Перейти к решению

ПЕРЕЙТИ К РЕШЕНИЮ ССЫЛКА

Недели: 18 - 27вкл

-- [Дата транзакции]>='2021-05-03' and [Дата транзакции]<'2021-07-12

import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import os
from tqdm import tqdm
import seaborn as sns
import time
import gc

pd.set_option('display.max_columns', 115)
pd.set_option('display.max_rows', 100)

import pyodbc
conn = pyodbc.connect("Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};""Server=10.96.64.94;""Database=SalesUT;""UID=Sales_user;""PWD=HknDMZAJ;")
cursor = conn.cursor()

Задача: найти "слабые" маршруты и точки роста для продажи багажа.

Методика: рабзить рейсы на три группы: Московские, Региональные, АТР.

Делим на две группы: букинг и регистрация.

1. Определяем внутри каждой группы: маршруты с высокой, средней и низкой долей багажа. Определяем маршруты на которых можем снизить стоимость на БГ 20, таким образом, стимулировать спрос.

1. Сгруппировать маршруты по среднему тарифу и посмотреть как перформит багаж внутри каждой группы.

1. Сгруппировать маршруты по средней наценке на тариф и поискать зависимости внутри каждой группы, посмотреть доли каждого вида багажа внутри группы.

1. Посмотреть разницу в покупке багажа по одним и тем же маршрутам в разбивке: букинг/регистрация онлайн/ регистрация офлайн.

RFISC: РК10 08A, БГ10 0IJ, БГ20 0C2

# query = """
# SELECT * FROM  SalesUT.dbo.data2020view
# WHERE [Дата транзакции]>='2021-05-24' and [Дата транзакции]<'2021-06-28'
# """

# query = """
# SELECT * FROM  SalesUT.dbo.data2020view
# WHERE [Дата транзакции]>='2021-05-31' and [Дата транзакции]<'2021-07-05'
# """

query = """
SELECT * FROM  SalesUT.dbo.data2020view
WHERE [Дата транзакции]>='2021-05-03' and [Дата транзакции]<'2021-07-12'
"""

%%time
result = pd.read_sql(query, conn)
print(1)
result.to_csv('res_2021-05-03_2021-07-12.csv')
print(1)
del result
print(1)
gc.collect()
print(1)
result=pd.DataFrame()
print(1)
result=pd.read_csv('res_2021-05-03_2021-07-12.csv')
print(1)

1
1
1
1
1

<decorator-gen-55>:2: DtypeWarning: Columns (6,12,64) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.

1
Wall time: 26min 49s

result=pd.read_csv('res_2021-05-03_2021-07-12.csv')

C:\Users\Kovardakov_VA\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:3146: DtypeWarning: Columns (6,12,64) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.
  has_raised = await self.run_ast_nodes(code_ast.body, cell_name,

gc.collect()

20

result.shape # 1544826

(2938749, 67)

result['Дата транзакции'][0]

'2021-07-05'

result['Дата вылета'][0]

'2021-08-21 20:30:00'

#pd.to_datetime(result['Дата вылета']).date
result['Дата вылета'] = pd.to_datetime(result['Дата вылета']).apply(lambda x: x.date())

%%time
result['Дата транзакции'] = pd.to_datetime(result['Дата транзакции'],  format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('Дата транзакции', result['Дата транзакции'].min())
print('Дата транзакции', result['Дата транзакции'].max())

result['Дата вылета'] = pd.to_datetime(result['Дата вылета'],  format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('Дата вылета', result['Дата вылета'].min())
print('Дата вылета', result['Дата вылета'].max())

Дата транзакции 2021-05-03 00:00:00
Дата транзакции 2021-07-11 00:00:00
Дата вылета 1899-12-30 00:00:00
Дата вылета 2022-07-02 00:00:00
Wall time: 6.07 s

Выставим фильтры

df_TD = result.copy()

df_TD = df_TD[df_TD['Номер рейса'] != 'OPEN']
df_TD['Номер рейса'] = df_TD['Номер рейса'].fillna(9999)
df_TD['Номер рейса'] = df_TD['Номер рейса'].astype('int64')

%%time
df_TD_with_filtrs = df_TD[
                           (df_TD['Перевозчик'] == 'UT') &
                           (df_TD['Вид тарифа'].str.contains('IN00') == False) &
                           ((df_TD['Вид тарифа'].str.contains('CHAR') == False) & 
                           (df_TD['Вид тарифа'].str.contains('REG') == False)) &
                           (df_TD['Номер рейса'] < 2000) &
                           (df_TD['Участвует в обмене?'] == 'No')
                         ]

df_TD_with_filtrs=df_TD_with_filtrs[~df_TD_with_filtrs['Номер рейса'].isin([401, 402, 403, 404, 405, 406, 407, 408, 
                                                                            409, 412, 413, 414, 415, 416, 417, 418, 
                                                                            419, 420, 421, 422, 423, 424, 425, 429, 
                                                                            430, 431, 432, 677,678,679,680,1008,1009,
                                                                            1404,1405,1426,1427,1410,1411,1402,1403,
                                                                            426,427])]

Wall time: 19.1 s

df_TD_with_filtrs.loc[df_TD_with_filtrs['Пункт вылета'] == 'MOW', 'Пункт вылета'] = 'VKO'
df_TD_with_filtrs.loc[df_TD_with_filtrs['Пункт прилета'] == 'MOW', 'Пункт вылета'] = 'VKO'

df_TD_with_filtrs['Маршрут']=df_TD_with_filtrs[['Пункт вылета','Пункт прилета']].apply(lambda x: '-'.join(sorted(x)),axis=1)

df_TD_with_filtrs['Неделя эксперимента'] = df_TD_with_filtrs['Дата транзакции'].apply(
    lambda x: x.isocalendar()[1])

Предобработка

Создаем признак Онлайн/Оффлайн

def online_offline(x):
    if x=='865' or x=='02ТЮМ':
        return 'онлайн'
    else:
        return 'оффлайн'

df_TD_with_filtrs['онлайн_оффлайн'] = df_TD_with_filtrs['Код агента'].apply(
    lambda x: online_offline(x))

Создаем признак Букинг-Регистрация

def buk_reg(x):

    #delta = df_for_nacenka['Дата вылета'][0] - df_for_nacenka['Дата транзакции'][0]
    delta = x[0] - x[1]
    delta_hours = delta.seconds/60/60+delta.days*24
    if delta_hours>36:
        return 'букинг'
    else:
        return 'регистрация'

#df_TD_with_filtrs['Дата вылета'][0]-df_TD_with_filtrs['Дата транзакции'][0]

%%time
df_TD_with_filtrs['букинг_регистрация'] = df_TD_with_filtrs[['Дата вылета','Дата транзакции']].apply(
    lambda x: buk_reg(x), axis = 1)

Wall time: 1min 56s

df_TD_with_filtrs['букинг_регистрация'].value_counts()

букинг         2103478
регистрация     510875
Name: букинг_регистрация, dtype: int64

Создаем признак Московский-Региональный

df_TD_with_filtrs['Маршрут']

0          MCX-VKO
1          HMA-NJC
2          HMA-NJC
3          GRV-VKO
4          KUF-VKO
            ...   
2938742    KGD-VKO
2938743    AAQ-VKO
2938744    AAQ-VKO
2938745    AAQ-VKO
2938748    KRR-VKO
Name: Маршрут, Length: 2614353, dtype: object

df_TD_with_filtrs['Московский_Региональный'] = df_TD_with_filtrs['Маршрут'].apply(
    lambda x: 'московский' if 'VKO' in x else 'региональный')

df_TD_with_filtrs['Московский_Региональный'].value_counts()

московский      1807720
региональный     806633
Name: Московский_Региональный, dtype: int64

Возвраты

df_TD_with_filtrs['Есть возврат'] = 0
df_TD_with_filtrs['Есть возврат'] = df_TD_with_filtrs[['Вид операции (бланка)','Есть возврат']].apply(
    lambda x: 1 if x[0] == 'REFUND' else 0, axis=1)

%%time
df_TD_with_filtrs_refund = df_TD_with_filtrs[df_TD_with_filtrs['Вид операции (бланка)'] == 'REFUND']
df_TD_with_filtrs_not_refund = df_TD_with_filtrs[(df_TD_with_filtrs['Вид операции (бланка)'] != 'REFUND')]

Wall time: 4.62 s

df_TD_with_filtrs_with_refund = df_TD_with_filtrs_not_refund.merge(df_TD_with_filtrs_refund[['Номер бланка',
                                                                                             'Номер рейса',
                                                                                             'Есть возврат']], 
                                   how='left', on = ['Номер бланка','Номер рейса'])

df_TD_with_filtrs_with_refund['Есть возврат_y'] = df_TD_with_filtrs_with_refund['Есть возврат_y'].fillna(0)
df_TD_with_filtrs_with_refund['Есть возврат_y'].value_counts()

0.0    2519823
1.0      33850
Name: Есть возврат_y, dtype: int64

df_TD_with_filtrs_with_refund = df_TD_with_filtrs_with_refund.rename(columns = {'Есть возврат_x':'Есть возврат REFUND','Есть возврат_y':'Есть возврат прикрепленный'})

Тикеты и услуги

%%time
df_TD_with_filtrs_tickets = df_TD_with_filtrs_with_refund[df_TD_with_filtrs_with_refund['Вид операции (бланка)'] == 'TCT']
df_TD_with_filtrs_uslugi = df_TD_with_filtrs_with_refund[(df_TD_with_filtrs_with_refund['Вид операции (бланка)'] != 'TCT') & 
                                             (df_TD_with_filtrs_with_refund['Вид операции (бланка)'] != 'REFUND')]

Wall time: 13.2 s

print(df_TD_with_filtrs_tickets.shape)
print(df_TD_with_filtrs_uslugi.shape)

(1727493, 74)
(826180, 74)

df_TD_with_filtrs_tickets = df_TD_with_filtrs_tickets.rename({'Номер бланка':'Соединение1'},axis='columns')
df_TD_with_filtrs_uslugi = df_TD_with_filtrs_uslugi.rename({'EMD - связанный документ':'Соединение1'},axis='columns')

Подставляем услугу багаж

xx = {
#     'Багаж' : ['0GM','0BT','0BS','024','025','026','05X','05Y','0EF','0ED',
#  'AMM','AMP','04U','04V','065','0EG','0EH','0KJ','0KK','0FV',
#  '0L1','0HV','0DC','0FY','0HR','0F0','0KN','0KO','0EE','0LZ',
#  '0HZ','0H0','0F5','0GD','0GH','0GQ','0GI','0OD','0OE','0NP',
#  '0N1','052','0F8','0EC','0HY','0FQ','0EB','0HS','0HT','0EI',
#  '0NR','0NT','0NS','051','0DD','SCT','SC2','0LN','0GP','0C3',
#  '0M6','0E3','0C5','0E5','0IA','0MU','0IJ','0FB','0FN','0FK',
#  '0DK','027','035','0DG','0C2','08G','021','02T','03B',
#  '0AA','0C1','0CU','0CZ','0F4','0FM','0GO','0IG','0IK','0L5',
#  '0MN','0PZ','PLB','0H5','0C2','03C','0G7','0H9','0MJ','1AA','0PS'], #then 'Багаж'

'БГ10' : ['0E5','0IJ','0CU','0CZ','03C','1AA'], #then 'БГ10'

'БГ20' : ['0GP','0IA','0C2','0AA','0C1','0F4','PLB','0C2','0C2','0G7'], #then 'БГ20'

# 'Негабаритный багаж' : ['0GM','0FB','0FK','0DK','035','02T','0IG','0PZ','0H5'], #then 'Негабаритный багаж'

# 'Сверхнормативный багаж' : ['0M6','0C5','0FN','027','0DG','0FM','0IK','0H5','0H9'],
'РК10':['08A']} #then 'Сверхнормативный багаж'

yy={}
for i in xx.keys():
    for j in range(len(xx['{}'.format(i)])):
        yy['{}'.format(xx['{}'.format(i)][j])] = i
len(yy)

15

def yyfunc(x):
    try:
        return yy[x] 
    except KeyError:
        pass

%%time
df_TD_with_filtrs_uslugi['Тип_багажа'] = df_TD_with_filtrs_uslugi['Причина выписки купона EMD'].apply(
    lambda x: yyfunc(x))
df_TD_with_filtrs_uslugi['Услуга_Багаж'] = df_TD_with_filtrs_uslugi['Тип_багажа'].apply(
    lambda x: 1 if x in  xx.keys() else 0)

Wall time: 1.23 s

df_TD_with_filtrs_uslugi['Услуга_Багаж'].value_counts()

0    717346
1    108834
Name: Услуга_Багаж, dtype: int64

df_TD_with_filtrs_uslugi = df_TD_with_filtrs_uslugi[['Услуга_Багаж',
                                                     'Тип_багажа',
                                                     'Тариф на купоне',
                                                     'Соединение1',
                                                     'Номер рейса',
                                                     'Есть возврат REFUND',
                                                     'Есть возврат прикрепленный'
                                                     #'Услуга2_Место бизнес-класса'
                                                    ]].fillna(0)

df_TD_with_filtrs_uslugi = df_TD_with_filtrs_uslugi.rename(columns = {
                         'Тариф на купоне':'Тариф на купоне из услуг',
                         'Есть возврат прикрепленный':'Есть возврат прикрепленный из услуг',
                         'Есть возврат REFUND':'Есть возврат REFUND прикрепленный'})

df_TD_with_filtrs_uslugi['Тариф на купоне из услуг'] = df_TD_with_filtrs_uslugi.apply(
    lambda x: x['Тариф на купоне из услуг'] if x['Услуга_Багаж']>0 else 0, 
    axis=1)

df_TD_with_filtrs_uslugi_notgroupeby = df_TD_with_filtrs_uslugi.copy()

df_TD_with_filtrs_uslugi = df_TD_with_filtrs_uslugi.groupby(by = ['Соединение1', 'Номер рейса','Тип_багажа']).sum().reset_index()

df_TD_with_filtrs_uslugi['Услуга_Багаж'].value_counts()

0    536310
1    105569
2      1428
3        91
4        18
5         6
6         3
9         1
7         1
Name: Услуга_Багаж, dtype: int64

Какой-то выброс

df_TD_with_filtrs_uslugi[(df_TD_with_filtrs_uslugi['Услуга_Багаж']==9)]
#df_TD[(df_TD['ФИО пассажира']=='ALESKEROV/KAVKAZ MR')]

	Соединение1	Номер рейса	Тип_багажа	Услуга_Багаж	Тариф на купоне из услуг	Есть возврат REFUND прикрепленный	Есть возврат прикрепленный из услуг
579900	298 6172282459	333	БГ20	9	31500.0	0	0.0

df_TD_with_filtrs_uslugi[0:5]

	Соединение1	Номер рейса	Тип_багажа	Услуга_Багаж	Тариф на купоне из услуг	Есть возврат REFUND прикрепленный	Есть возврат прикрепленный из услуг
0	141 9090779340	246	0	0	0.0	0	0.0
1	169 3359393113	1355	0	0	0.0	0	0.0
2	169 3359393113	1355	БГ10	2	4600.0	0	0.0
3	169 3359393114	1355	БГ10	1	2300.0	0	0.0
4	169 3365765063	183	РК10	1	2800.0	0	0.0

df_TD_with_filtrs_uslugi['Тип_багажа'].value_counts()

0       536310
БГ20     42870
БГ10     41563
РК10     22684
Name: Тип_багажа, dtype: int64

df_TD_with_filtrs_tickets.shape

(1727493, 74)

df_TD_with_filtrs_tickets_only = df_TD_with_filtrs_tickets.copy()

Присоединяем услуги к тикетам

%%time
df_TD_with_filtrs_tickets = df_TD_with_filtrs_tickets.merge(
    df_TD_with_filtrs_uslugi, how='left', on = ['Соединение1','Номер рейса'])

Wall time: 38.6 s

df_TD_with_filtrs_tickets['Тип_багажа'].value_counts()

0       444223
БГ20     34476
БГ10     32192
РК10     19521
Name: Тип_багажа, dtype: int64

df_TD_with_filtrs_tickets.shape

(1768947, 79)

print(df_TD_with_filtrs_tickets.columns)

Index(['Unnamed: 0', 'Соединение1', 'Номер купона', 'Вид операции (бланка)',
       'DOC_ID из TDB', 'Перевозчик', 'Номер рейса', 'Пункт вылета',
       'Пункт прилета', 'Код агента', 'Наименование агента',
       'Пункт продажи (валидатор)', 'Код кассира',
       'Фактический агент BSP Russia', 'Количество купонов документа',
       'Количество проданных сегментов', 'Класс бронирования', 'Вид тарифа',
       'Тариф на купоне РУБ', 'Топливный сбор РУБ', 'Такса ТКП (ZZ) РУБ',
       'Штраф за возврат\обмен (CP) РУБ', 'Сбор RU РУБ',
       'Сбор за бланк (PS,YR) РУБ', 'Прочие сборы РУБ', 'Валюта',
       'Тариф на купоне', 'Топливный сбор', 'Такса ТКП (ZZ)',
       'Штраф за возврат\обмен (CP)', 'Сбор RU', 'Сбор за бланк (PS,YR)',
       'Прочие сборы', 'Дата транзакции', 'Дата вылета', 'GDS', 'Сеанс_gds?',
       'Система продажи', 'Тип_пункта_продажи', 'Код_ИПП',
       'Номер карты частолетающего пассажира',
       'Сумма бонусов на купоне (эквив. РУБ)', 'Участвует в обмене?',
       'Номер документа (обмен)', 'Валюта доплаты', 'Сумма доплаты',
       'Сумма доплаты РУБ', 'Примечание по ФОП', 'Перевозка туда-обратно',
       'Трансферная перевозка', 'Бренд', 'Категория пассажира',
       'Причина выписки купона EMD', 'Группа доп.услуг', 'FF?',
       'Структура тарифа', 'PNR', 'Номер ваучера',
       'Номера Возвращаемых В Обмен На Ваучер Документов',
       'Возврат в обмен на ваучер', 'Ваучер', 'Обмен ваучера на билет/услугу',
       'ФИО пассажира', 'Паспорт пассажира', 'День рождения пассажира',
       'EMD - связанный документ', 'EMD - номер купона связанного документа',
       'Маршрут', 'Неделя эксперимента', 'онлайн_оффлайн',
       'букинг_регистрация', 'Московский_Региональный', 'Есть возврат REFUND',
       'Есть возврат прикрепленный', 'Тип_багажа', 'Услуга_Багаж',
       'Тариф на купоне из услуг', 'Есть возврат REFUND прикрепленный',
       'Есть возврат прикрепленный из услуг'],
      dtype='object')

А теперь нужна таблица с незадублированными тикетами для подсчета пассажиров правильного

нужна здесь и наценка

import re
# обязательно RT TR OW  цифры после st std str fl lt
# HFL40RT
def nac(x):
    try:
        nac = 0
        skidka = 0
        if ('RT' in x) or ('TR' in x) or ('OW' in x):
            for i in ['STD','STR','FL','LT','ST']:
                try:
                    if (x[x.index(i)+3:x.index(i)+4].isdigit()):
                        a = x.split('/')
                        if len(x.split('/'))==2 and len(re.sub('\D', '', a[0]))>1:
                            cumma = int(re.sub('\D', '', a[0])[0:2])*100 #сумма наценки

                            if re.sub('\D', '', a[1]) != '':
                                skidka = float(re.sub('\D', '', a[1]))/100 #скидка в процентах
                            #else:
                            if re.sub('\D', '', a[1]) == '00': # добавил такое чтобы скидка только если 00 считалась
                                skidka = (float(re.sub('\D', '', a[1]))+100)/100 #скидка в процентах

                            nac = cumma*(1-skidka)

                        if (len(x.split('/'))==1 and len(re.sub('\D', '', a[0]))>1) or re.sub('\D', '', x.split('/')[1]) == '':
                            cumma = int(re.sub('\D', '', a[0])[0:2])*100 #сумма наценки
                            nac = cumma
                        #
                except ValueError:
                    pass
                
        
        return(nac)
    except ValueError:
        pass

df_TD_with_filtrs_tickets_only['Наценка'] = df_TD_with_filtrs_tickets_only['Вид тарифа'].apply(lambda x: nac(x))

df_TD_with_filtrs_uslugi_for_only_tickets = df_TD_with_filtrs_uslugi_notgroupeby.groupby(
    by = ['Соединение1', 'Номер рейса']).sum().reset_index()

Создаем сводную таблицу

1. У нас есть таблица с задублированными тикетами, но в ней, правильное количество багажа
2. А так же у нас есть таблица с незадублированными тикетами, для расчета количества пассажиров для наценки на пассажира

df_TD_with_filtrs_tickets[0:5]

	Unnamed: 0	Соединение1	Номер купона	Вид операции (бланка)	DOC_ID из TDB	Перевозчик	Номер рейса	Пункт вылета	Пункт прилета	Код агента	Наименование агента	Пункт продажи (валидатор)	Код кассира	Фактический агент BSP Russia	Количество купонов документа	Количество проданных сегментов	Класс бронирования	Вид тарифа	Тариф на купоне РУБ	Топливный сбор РУБ	Такса ТКП (ZZ) РУБ	Штраф за возврат\обмен (CP) РУБ	Сбор RU РУБ	Сбор за бланк (PS,YR) РУБ	Прочие сборы РУБ	Валюта	Тариф на купоне	Топливный сбор	Такса ТКП (ZZ)	Штраф за возврат\обмен (CP)	Сбор RU	Сбор за бланк (PS,YR)	Прочие сборы	Дата транзакции	Дата вылета	GDS	Сеанс_gds?	Система продажи	Тип_пункта_продажи	Код_ИПП	Номер карты частолетающего пассажира	Сумма бонусов на купоне (эквив. РУБ)	Участвует в обмене?	Номер документа (обмен)	Валюта доплаты	Сумма доплаты	Сумма доплаты РУБ	Примечание по ФОП	Перевозка туда-обратно	Трансферная перевозка	Бренд	Категория пассажира	Причина выписки купона EMD	Группа доп.услуг	FF?	Структура тарифа	PNR	Номер ваучера	Номера Возвращаемых В Обмен На Ваучер Документов	Возврат в обмен на ваучер	Ваучер	Обмен ваучера на билет/услугу	ФИО пассажира	Паспорт пассажира	День рождения пассажира	EMD - связанный документ	EMD - номер купона связанного документа	Маршрут	Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	Есть возврат REFUND	Есть возврат прикрепленный	Тип_багажа	Услуга_Багаж	Тариф на купоне из услуг	Есть возврат REFUND прикрепленный	Есть возврат прикрепленный из услуг
0	0	298 2431671622	1.0	TCT	273878876.0	UT	448	MCX	VKO	865	ПАО 'Авиакомпания 'ЮТэйр'	29843203	1823	NaN	2.0	1.0	W	WFL42OW/CH25	8625.0	800.0	0.0	0.0	0.0	185.0	0.0	RUB	8625.0	800.0	0.0	0.0	0.0	185.0	0.0	2021-07-05	2021-08-21	Сирена	ГРС	Агентская	АПП	NaN	NaN	0.0	No	NaN	NaN	NaN	NaN	CC/VI4058/4058709999999450/RUB18695	NaN	TR	NaN	CHILD	NaN	NaN	-	MCX UT MOW8625UT SGC8100RUB16725END RUB370YR R...	9Z10DV	NaN	NaN	NaN	НЕТ	НЕТ	БАЙРАКОВА/САНИЯТ АРСЛАНОВНА Г-ЖА CHD06ИЮН11	СР IIПН529797:CNN	NaN	NaN	NaN	MCX-VKO	27	онлайн	букинг	московский	0	0.0	0	0.0	0.0	0.0	0.0
1	1	298 2431672983	1.0	TCT	273880236.0	UT	316	NJC	HMA	865	ПАО 'Авиакомпания 'ЮТэйр'	29828326	1703	NaN	2.0	1.0	N	NSTR01RT	2741.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	RUB	2741.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	2021-07-05	2021-08-07	Сирена	ГРС	Агентская	АПП	NaN	NaN	0.0	No	NaN	NaN	NaN	NaN	CC/MR2200/2200299999991401/RUB5482	RT	NaN	Optimum+	ADULT	NaN	NaN	-	NJC UT HMA2741UT NJC2741RUB5482END	9Z1FWS	NaN	NaN	NaN	НЕТ	НЕТ	МИРОШНИЧЕНКО/ДМИТРИЙ ЮРЬЕВИЧ Г-Н 31ОКТ06	ПС 6720945139:ADT	NaN	NaN	NaN	HMA-NJC	27	онлайн	букинг	региональный	0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	2	298 2431672983	2.0	TCT	273880236.0	UT	315	HMA	NJC	865	ПАО 'Авиакомпания 'ЮТэйр'	29828326	1703	NaN	2.0	1.0	N	NSTR01RT	2741.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	RUB	2741.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	2021-07-05	2021-08-10	Сирена	ГРС	Агентская	АПП	NaN	NaN	0.0	No	NaN	NaN	NaN	NaN	CC/MR2200/2200299999991401/RUB5482	RT	NaN	Optimum+	ADULT	NaN	NaN	-	NJC UT HMA2741UT NJC2741RUB5482END	9Z1FWS	NaN	NaN	NaN	НЕТ	НЕТ	МИРОШНИЧЕНКО/ДМИТРИЙ ЮРЬЕВИЧ Г-Н 31ОКТ06	ПС 6720945139:ADT	NaN	NaN	NaN	HMA-NJC	27	онлайн	букинг	региональный	0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
3	3	298 2431667262	1.0	TCT	273774467.0	UT	561	VKO	GRV	865	ПАО 'Авиакомпания 'ЮТэйр'	29828326	1701	NaN	1.0	1.0	K	KLTOW	4100.0	1000.0	0.0	0.0	0.0	185.0	0.0	RUB	4100.0	1000.0	0.0	0.0	0.0	185.0	0.0	2021-07-04	2021-07-09	Сирена	ГРС	Агентская	АПП	NaN	NaN	0.0	No	NaN	NaN	NaN	NaN	CC/VI4801/4801149999998235/RUB5285	NaN	NaN	Light	ADULT	NaN	NaN	-	MOW UT GRV4100RUB4100END RUB185YR RUB1000YQ	9CCLV9	NaN	NaN	NaN	НЕТ	НЕТ	СУЛДАНОВА/ДИАНА Г-ЖА 26СЕН03	ПС 9617753973:ADT	NaN	NaN	NaN	GRV-VKO	26	онлайн	букинг	московский	0	0.0	0	0.0	0.0	0.0	0.0
4	3	298 2431667262	1.0	TCT	273774467.0	UT	561	VKO	GRV	865	ПАО 'Авиакомпания 'ЮТэйр'	29828326	1701	NaN	1.0	1.0	K	KLTOW	4100.0	1000.0	0.0	0.0	0.0	185.0	0.0	RUB	4100.0	1000.0	0.0	0.0	0.0	185.0	0.0	2021-07-04	2021-07-09	Сирена	ГРС	Агентская	АПП	NaN	NaN	0.0	No	NaN	NaN	NaN	NaN	CC/VI4801/4801149999998235/RUB5285	NaN	NaN	Light	ADULT	NaN	NaN	-	MOW UT GRV4100RUB4100END RUB185YR RUB1000YQ	9CCLV9	NaN	NaN	NaN	НЕТ	НЕТ	СУЛДАНОВА/ДИАНА Г-ЖА 26СЕН03	ПС 9617753973:ADT	NaN	NaN	NaN	GRV-VKO	26	онлайн	букинг	московский	0	0.0	РК10	1.0	2500.0	0.0	0.0

Доля багажа

df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_with_filtrs_tickets_only.pivot_table(
    values = 'Количество проданных сегментов', 
    index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = df_TD_with_filtrs_tickets.pivot_table(
    values = 'Услуга_Багаж', 
    index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', 
    aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = bag_kolvo.reset_index()
df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_good_for_nac_svod_segmts.reset_index()

dolya_bag = bag_kolvo.merge(df_TD_good_for_nac_svod_segmts, 
                            how = 'left', 
                            on = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный']
                           ).set_index(['Маршрут'])
dolya_bag
for i in df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[4:]:
    dolya_bag['{}_dolya'.format(i)] = dolya_bag['{}_x'.format(i)]/dolya_bag['{}_y'.format(i)]
    
dolya_bag[:3] #= dolya_bag.iloc[:,[0,1,2,13,14,15,16,17]]

#dolya_bag = dolya_bag.reset_index()

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	18_x	19_x	20_x	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	26_x	27_x	18_y	19_y	20_y	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	26_y	27_y	18_dolya	19_dolya	20_dolya	21_dolya	22_dolya	23_dolya	24_dolya	25_dolya	26_dolya	27_dolya
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	52.0	34.0	38.0	46.0	29.0	50.0	40.0	17.0	21.0	12.0	585.0	456.0	521.0	477.0	521.0	618.0	485.0	465.0	368.0	436.0	0.088889	0.074561	0.072937	0.096436	0.055662	0.080906	0.082474	0.036559	0.057065	0.027523
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	1.0	3.0	5.0	8.0	4.0	9.0	6.0	2.0	5.0	4.0	70.0	77.0	97.0	91.0	98.0	111.0	96.0	98.0	76.0	112.0	0.014286	0.038961	0.051546	0.087912	0.040816	0.081081	0.062500	0.020408	0.065789	0.035714
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	22.0	17.0	11.0	11.0	10.0	16.0	13.0	14.0	8.0	5.0	219.0	194.0	313.0	194.0	323.0	182.0	257.0	231.0	219.0	264.0	0.100457	0.087629	0.035144	0.056701	0.030960	0.087912	0.050584	0.060606	0.036530	0.018939

Средняя выручка с багажа на пассажира

income_bag = df_TD_with_filtrs_tickets.pivot_table(
    values = 'Тариф на купоне из услуг',
    index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'],
    columns = 'Неделя эксперимента', 
    aggfunc = 'sum')
income_bag = income_bag.reset_index()
dolya_bag = dolya_bag.reset_index()
income_dolya_bag = dolya_bag.merge(income_bag, 
                                   how = 'left', 
                                   on = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный']
                                  ).set_index(['Маршрут'])
for i in df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[4:]:
    income_dolya_bag['{}_mean_bag'.format(i)] = income_dolya_bag[i]/income_dolya_bag['{}_y'.format(i)]
income_dolya_bag[:3]

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	18_x	19_x	20_x	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	26_x	27_x	18_y	19_y	20_y	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	26_y	27_y	18_dolya	19_dolya	20_dolya	21_dolya	22_dolya	23_dolya	24_dolya	25_dolya	26_dolya	27_dolya	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	18_mean_bag	19_mean_bag	20_mean_bag	21_mean_bag	22_mean_bag	23_mean_bag	24_mean_bag	25_mean_bag	26_mean_bag	27_mean_bag
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	52.0	34.0	38.0	46.0	29.0	50.0	40.0	17.0	21.0	12.0	585.0	456.0	521.0	477.0	521.0	618.0	485.0	465.0	368.0	436.0	0.088889	0.074561	0.072937	0.096436	0.055662	0.080906	0.082474	0.036559	0.057065	0.027523	101462.0	65675.33	75171.0	97268.5	64679.0	103159.0	87479.5	32889.5	40282.0	21590.0	173.439316	144.024846	144.282150	203.917191	124.143954	166.923948	180.370103	70.730108	109.461957	49.518349
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	1.0	3.0	5.0	8.0	4.0	9.0	6.0	2.0	5.0	4.0	70.0	77.0	97.0	91.0	98.0	111.0	96.0	98.0	76.0	112.0	0.014286	0.038961	0.051546	0.087912	0.040816	0.081081	0.062500	0.020408	0.065789	0.035714	3000.0	6500.00	13100.0	18199.0	10000.0	22200.0	13299.0	5800.0	12400.0	9500.0	42.857143	84.415584	135.051546	199.989011	102.040816	200.000000	138.531250	59.183673	163.157895	84.821429
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	22.0	17.0	11.0	11.0	10.0	16.0	13.0	14.0	8.0	5.0	219.0	194.0	313.0	194.0	323.0	182.0	257.0	231.0	219.0	264.0	0.100457	0.087629	0.035144	0.056701	0.030960	0.087912	0.050584	0.060606	0.036530	0.018939	51595.0	40889.00	29299.0	22397.0	21394.0	40397.5	29796.0	29494.0	17998.0	9097.0	235.593607	210.768041	93.607029	115.448454	66.235294	221.964286	115.937743	127.679654	82.182648	34.458333

Средняя наценка

nac_tarif = df_TD_with_filtrs_tickets_only.pivot_table(
    values = 'Наценка', 
    index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', 
    aggfunc = 'sum')

income_dolya_bag = income_dolya_bag.reset_index()
nac_tarif = nac_tarif.reset_index()

income_dolya_bag_nac = income_dolya_bag.merge(nac_tarif, 
                                   how = 'left', 
                                   on = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный']
                                  ).set_index(['Маршрут'])

for i in df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[4:]:
    income_dolya_bag_nac['{}_mean_nac'.format(i)] = income_dolya_bag_nac.iloc[:,i+7]/income_dolya_bag_nac.iloc[:,i-13]

income_dolya_bag_nac[:3]

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	18_x	19_x	20_x	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	26_x	27_x	18_y	19_y	20_y	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	26_y	27_y	18_dolya	19_dolya	20_dolya	21_dolya	22_dolya	23_dolya	24_dolya	25_dolya	26_dolya	27_dolya	18_x	19_x	20_x	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	26_x	27_x	18_mean_bag	19_mean_bag	20_mean_bag	21_mean_bag	22_mean_bag	23_mean_bag	24_mean_bag	25_mean_bag	26_mean_bag	27_mean_bag	18_y	19_y	20_y	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	26_y	27_y	18_mean_nac	19_mean_nac	20_mean_nac	21_mean_nac	22_mean_nac	23_mean_nac	24_mean_nac	25_mean_nac	26_mean_nac	27_mean_nac
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	52.0	34.0	38.0	46.0	29.0	50.0	40.0	17.0	21.0	12.0	585.0	456.0	521.0	477.0	521.0	618.0	485.0	465.0	368.0	436.0	0.088889	0.074561	0.072937	0.096436	0.055662	0.080906	0.082474	0.036559	0.057065	0.027523	101462.0	65675.33	75171.0	97268.5	64679.0	103159.0	87479.5	32889.5	40282.0	21590.0	173.439316	144.024846	144.282150	203.917191	124.143954	166.923948	180.370103	70.730108	109.461957	49.518349	203000.0	151375.0	175000.0	171000.0	231125.0	231375.0	227000.0	191250.0	193875.0	177050.0	0.001919	0.002096	0.001919	0.001618	0.002062	0.002151	0.002717	0.002294	173.439316	144.024846
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	1.0	3.0	5.0	8.0	4.0	9.0	6.0	2.0	5.0	4.0	70.0	77.0	97.0	91.0	98.0	111.0	96.0	98.0	76.0	112.0	0.014286	0.038961	0.051546	0.087912	0.040816	0.081081	0.062500	0.020408	0.065789	0.035714	3000.0	6500.00	13100.0	18199.0	10000.0	22200.0	13299.0	5800.0	12400.0	9500.0	42.857143	84.415584	135.051546	199.989011	102.040816	200.000000	138.531250	59.183673	163.157895	84.821429	29000.0	28125.0	29125.0	21000.0	23250.0	25125.0	14125.0	43500.0	25750.0	40175.0	0.010309	0.010989	0.010204	0.009009	0.010417	0.010204	0.013158	0.008929	42.857143	84.415584
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	22.0	17.0	11.0	11.0	10.0	16.0	13.0	14.0	8.0	5.0	219.0	194.0	313.0	194.0	323.0	182.0	257.0	231.0	219.0	264.0	0.100457	0.087629	0.035144	0.056701	0.030960	0.087912	0.050584	0.060606	0.036530	0.018939	51595.0	40889.00	29299.0	22397.0	21394.0	40397.5	29796.0	29494.0	17998.0	9097.0	235.593607	210.768041	93.607029	115.448454	66.235294	221.964286	115.937743	127.679654	82.182648	34.458333	69500.0	98250.0	220075.0	92375.0	147720.0	136095.0	172675.0	159525.0	94750.0	116925.0	0.003195	0.005155	0.003096	0.005495	0.003891	0.004329	0.004566	0.003788	235.593607	210.768041

income_dolya_bag_nac.to_excel('Делаем в Эксель.xlsx')

# df_main_kpi = income_dolya_bag_nac[['онлайн_оффлайн', 
#                                     'букинг_регистрация', 
#                                     'Московский_Региональный', 
#                                     '22_dolya','23_dolya', '24_dolya', '25_dolya', '26_dolya', 
#                                     '22_mean_bag', '23_mean_bag', '24_mean_bag', '25_mean_bag', '26_mean_bag', 
#                                     '22_mean_nac', '23_mean_nac', '24_mean_nac', '25_mean_nac', '26_mean_nac']]
# df_main_kpi

def ids_cols(df):
    cols = df.columns
    ids = -1
    for i in cols:
        ids += 1
        print(ids, ' ', i)
        
ids_cols(income_dolya_bag_nac)

0   онлайн_оффлайн
1   букинг_регистрация
2   Московский_Региональный
3   18_x
4   19_x
5   20_x
6   21_x
7   22_x
8   23_x
9   24_x
10   25_x
11   26_x
12   27_x
13   18_y
14   19_y
15   20_y
16   21_y
17   22_y
18   23_y
19   24_y
20   25_y
21   26_y
22   27_y
23   18_dolya
24   19_dolya
25   20_dolya
26   21_dolya
27   22_dolya
28   23_dolya
29   24_dolya
30   25_dolya
31   26_dolya
32   27_dolya
33   18_x
34   19_x
35   20_x
36   21_x
37   22_x
38   23_x
39   24_x
40   25_x
41   26_x
42   27_x
43   18_mean_bag
44   19_mean_bag
45   20_mean_bag
46   21_mean_bag
47   22_mean_bag
48   23_mean_bag
49   24_mean_bag
50   25_mean_bag
51   26_mean_bag
52   27_mean_bag
53   18_y
54   19_y
55   20_y
56   21_y
57   22_y
58   23_y
59   24_y
60   25_y
61   26_y
62   27_y
63   18_mean_nac
64   19_mean_nac
65   20_mean_nac
66   21_mean_nac
67   22_mean_nac
68   23_mean_nac
69   24_mean_nac
70   25_mean_nac
71   26_mean_nac
72   27_mean_nac

count_weeks = 10

income_dolya_bag_nac.columns[0:23].to_list()

['онлайн_оффлайн',
 'букинг_регистрация',
 'Московский_Региональный',
 '18_x',
 '19_x',
 '20_x',
 '21_x',
 '22_x',
 '23_x',
 '24_x',
 '25_x',
 '26_x',
 '27_x',
 '18_y',
 '19_y',
 '20_y',
 '21_y',
 '22_y',
 '23_y',
 '24_y',
 '25_y',
 '26_y',
 '27_y']

columns_for_raschet = income_dolya_bag_nac.columns[0:(count_weeks*2+3)].to_list() +\
                        income_dolya_bag_nac.columns[(count_weeks*3+3):(count_weeks*4+3)].to_list() +\
                        income_dolya_bag_nac.columns[(count_weeks*5+3):(count_weeks*6+3)].to_list()

income_dolya_bag_nac.columns[0:(count_weeks*2+3)].to_list()

['онлайн_оффлайн',
 'букинг_регистрация',
 'Московский_Региональный',
 '18_x',
 '19_x',
 '20_x',
 '21_x',
 '22_x',
 '23_x',
 '24_x',
 '25_x',
 '26_x',
 '27_x',
 '18_y',
 '19_y',
 '20_y',
 '21_y',
 '22_y',
 '23_y',
 '24_y',
 '25_y',
 '26_y',
 '27_y']

# columns_for_raschet

exemple = income_dolya_bag_nac.iloc[:,[i for i in range(0,(count_weeks*2+3))] +\
                                      [i for i in range((count_weeks*3+3),(count_weeks*4+3))] +\
                                      [i for i in range((count_weeks*5+3),(count_weeks*6+3))]
                                   ]
exemple[:7]

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	18_x	19_x	20_x	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	26_x	27_x	18_y	19_y	20_y	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	26_y	27_y	18_x	19_x	20_x	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	26_x	27_x	18_y	19_y	20_y	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	26_y	27_y
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	52.0	34.0	38.0	46.0	29.0	50.0	40.0	17.0	21.0	12.0	585.0	456.0	521.0	477.0	521.0	618.0	485.0	465.0	368.0	436.0	101462.00	65675.33	75171.0	97268.5	64679.0	103159.00	87479.5	32889.50	40282.0	21590.0	203000.0	151375.0	175000.0	171000.0	231125.0	231375.0	227000.0	191250.0	193875.0	177050.0
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	1.0	3.0	5.0	8.0	4.0	9.0	6.0	2.0	5.0	4.0	70.0	77.0	97.0	91.0	98.0	111.0	96.0	98.0	76.0	112.0	3000.00	6500.00	13100.0	18199.0	10000.0	22200.00	13299.0	5800.00	12400.0	9500.0	29000.0	28125.0	29125.0	21000.0	23250.0	25125.0	14125.0	43500.0	25750.0	40175.0
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	22.0	17.0	11.0	11.0	10.0	16.0	13.0	14.0	8.0	5.0	219.0	194.0	313.0	194.0	323.0	182.0	257.0	231.0	219.0	264.0	51595.00	40889.00	29299.0	22397.0	21394.0	40397.50	29796.0	29494.00	17998.0	9097.0	69500.0	98250.0	220075.0	92375.0	147720.0	136095.0	172675.0	159525.0	94750.0	116925.0
AAQ-AER	оффлайн	регистрация	региональный	3.0	2.0	1.0	1.0	0.0	3.0	1.0	2.0	5.0	3.0	39.0	46.0	38.0	40.0	50.0	69.0	46.0	56.0	56.0	69.0	7400.00	4800.00	2800.0	2800.0	0.0	7400.00	2300.0	4800.00	15800.0	7400.0	18750.0	19500.0	13500.0	22500.0	24940.0	33345.0	22625.0	30625.0	18750.0	23325.0
AAQ-HMA	онлайн	букинг	региональный	5.0	8.0	4.0	6.0	14.0	7.0	7.0	4.0	1.0	0.0	43.0	125.0	108.0	120.0	256.0	162.0	78.0	62.0	39.0	48.0	11097.33	17493.00	7797.0	16496.5	33789.0	15493.83	13493.0	8996.33	1499.0	0.0	97850.0	270000.0	244700.0	194325.0	486950.0	285675.0	122400.0	136325.0	62275.0	91975.0
AAQ-HMA	онлайн	регистрация	региональный	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	2.0	2.0	4.0	2.0	2.0	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	0.00	0.0	0.00	0.0	3500.0	NaN	NaN	NaN	NaN	2200.0	0.0	4400.0	0.0	0.0	2200.0
AAQ-HMA	оффлайн	букинг	региональный	0.0	0.0	0.0	0.0	3.0	1.0	3.0	1.0	0.0	0.0	64.0	92.0	63.0	81.0	115.0	213.0	112.0	61.0	42.0	82.0	0.00	0.00	0.0	0.0	6298.0	2000.00	7600.0	1499.00	0.0	0.0	178305.0	226085.0	152730.0	221750.0	305040.0	500625.0	263935.0	106425.0	94300.0	110450.0

def srez_pereschet(exemple_df, label, value, group_cols):
    #exemple_df = income_dolya_bag_nac.iloc[:,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,18,19,20,21,22,28,29,30,31,32]]
    exemple_df = exemple_df[(exemple_df[label] == value)].groupby(group_cols).sum()
    exemple_df.shape
    for i in range(count_weeks):
        exemple_df['db{}'.format(i+18)] = 0
        exemple_df.iloc[:, len(exemple_df.columns)-1] = exemple_df.iloc[:,i]/exemple_df.iloc[:,i+count_weeks]

    for i in range(count_weeks):
        exemple_df['mb{}'.format(i+18)] = 0
        exemple_df.iloc[:, len(exemple_df.columns)-1] = exemple_df.iloc[:,i+count_weeks*2]/exemple_df.iloc[:,i+count_weeks]

    for i in range(count_weeks):
        exemple_df['mn{}'.format(i+18)] = 0
        exemple_df.iloc[:, len(exemple_df.columns)-1] = exemple_df.iloc[:,i+count_weeks*3]/exemple_df.iloc[:,i+count_weeks] 
        # exemple_df.iloc[:,i+len(count_weeks)*3]/exemple_df.iloc[:,i+count_weeks]

    exemple_df.iloc[:,count_weeks*4:count_weeks*5] = exemple_df.iloc[:,count_weeks*4:count_weeks*5].round(4)*100
    exemple_df.iloc[:,0:count_weeks*4] = exemple_df.iloc[:,0:count_weeks*4].round(1)
    exemple_df.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7] = exemple_df.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7].round(2)
    exemple_df.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7] = exemple_df.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7].fillna(0)
    
    return exemple_df

# [((df_offline['Маршрут']=='MSQ-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='DXB-GRV')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='EVN-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='EZV-TJM')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='EYK-TJM')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='OVS-TJM')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='HMA-TJM')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='DYR-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='KGP-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='HMA-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='KJA-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='IKT-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='SGC-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='TJM-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='SCW-VKO')|
#                                        (df_offline['Маршрут']=='NOJ-VKO'))]

# df_offline

# Использование cufflinks в офлайн-режиме
import cufflinks
cufflinks.go_offline()

# Настройка глобальной темы cufflinks
cufflinks.set_config_file(world_readable=True, theme='pearl', offline=True)

exemple

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	18_x	19_x	20_x	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	26_x	27_x	18_y	19_y	20_y	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	26_y	27_y	18_x	19_x	20_x	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	26_x	27_x	18_y	19_y	20_y	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	26_y	27_y
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	52.0	34.0	38.0	46.0	29.0	50.0	40.0	17.0	21.0	12.0	585.0	456.0	521.0	477.0	521.0	618.0	485.0	465.0	368.0	436.0	101462.00	65675.33	75171.0	97268.5	64679.0	103159.00	87479.5	32889.50	40282.0	21590.0	203000.0	151375.0	175000.0	171000.0	231125.0	231375.0	227000.0	191250.0	193875.0	177050.0
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	1.0	3.0	5.0	8.0	4.0	9.0	6.0	2.0	5.0	4.0	70.0	77.0	97.0	91.0	98.0	111.0	96.0	98.0	76.0	112.0	3000.00	6500.00	13100.0	18199.0	10000.0	22200.00	13299.0	5800.00	12400.0	9500.0	29000.0	28125.0	29125.0	21000.0	23250.0	25125.0	14125.0	43500.0	25750.0	40175.0
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	22.0	17.0	11.0	11.0	10.0	16.0	13.0	14.0	8.0	5.0	219.0	194.0	313.0	194.0	323.0	182.0	257.0	231.0	219.0	264.0	51595.00	40889.00	29299.0	22397.0	21394.0	40397.50	29796.0	29494.00	17998.0	9097.0	69500.0	98250.0	220075.0	92375.0	147720.0	136095.0	172675.0	159525.0	94750.0	116925.0
AAQ-AER	оффлайн	регистрация	региональный	3.0	2.0	1.0	1.0	0.0	3.0	1.0	2.0	5.0	3.0	39.0	46.0	38.0	40.0	50.0	69.0	46.0	56.0	56.0	69.0	7400.00	4800.00	2800.0	2800.0	0.0	7400.00	2300.0	4800.00	15800.0	7400.0	18750.0	19500.0	13500.0	22500.0	24940.0	33345.0	22625.0	30625.0	18750.0	23325.0
AAQ-HMA	онлайн	букинг	региональный	5.0	8.0	4.0	6.0	14.0	7.0	7.0	4.0	1.0	0.0	43.0	125.0	108.0	120.0	256.0	162.0	78.0	62.0	39.0	48.0	11097.33	17493.00	7797.0	16496.5	33789.0	15493.83	13493.0	8996.33	1499.0	0.0	97850.0	270000.0	244700.0	194325.0	486950.0	285675.0	122400.0	136325.0	62275.0	91975.0
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
USK-VKO	оффлайн	регистрация	московский	4.0	3.0	11.0	3.0	7.0	8.0	3.0	4.0	1.0	12.0	51.0	63.0	124.0	90.0	80.0	80.0	80.0	106.0	42.0	79.0	19600.00	8100.00	33300.0	9100.0	24000.0	23600.00	10500.0	11100.00	3000.0	34600.0	108375.0	136325.0	313375.0	230075.0	173256.0	238050.0	185830.0	289961.0	110695.0	265981.0
VIE-VKO	онлайн	букинг	московский	0.0	0.0	0.0	NaN	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	4.0	1.0	1.0	NaN	5.0	4.0	NaN	NaN	NaN	NaN	0.00	0.00	0.0	NaN	0.0	0.00	NaN	NaN	NaN	NaN	5250.0	4000.0	1500.0	NaN	4500.0	4500.0	NaN	NaN	NaN	NaN
VIE-VKO	оффлайн	букинг	московский	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	4.0	NaN	NaN	NaN	NaN	0.00	NaN	NaN	NaN	NaN	0.00	NaN	NaN	NaN	NaN	1500.0	NaN	NaN	NaN	NaN	3000.0	NaN	NaN	NaN	NaN
VKO-ZNZ	онлайн	букинг	московский	NaN	NaN	0.0	NaN	NaN	0.0	NaN	NaN	0.0	0.0	NaN	NaN	1.0	NaN	NaN	3.0	NaN	NaN	2.0	1.0	NaN	NaN	0.0	NaN	NaN	0.00	NaN	NaN	0.0	0.0	NaN	NaN	6000.0	NaN	NaN	5670.0	NaN	NaN	10500.0	2700.0
VKO-ZNZ	оффлайн	букинг	московский	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	0.00	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	NaN	NaN

651 rows × 43 columns

онлайн_оффлайн

Оффлайн

count_weeks = 10

# srez_pereschet(exemple_df, label, value, group_cols)
df_offline = srez_pereschet(exemple,'онлайн_оффлайн', 'оффлайн',['Маршрут','Московский_Региональный'])
df_offline = df_offline.sort_values('db18',ascending=False).reset_index().set_index('Маршрут')
df_offline = df_offline.reset_index()
df_offline = df_offline[((df_offline['Маршрут']=='MSQ-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='DXB-GRV')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='EVN-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='EZV-TJM')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='EYK-TJM')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='OVS-TJM')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='HMA-TJM')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='DYR-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='KGP-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='HMA-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='KJA-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='IKT-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='SGC-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='TJM-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='SCW-VKO')|
                                       (df_offline['Маршрут']=='NOJ-VKO'))]
df_offline = df_offline.drop(columns = df_offline.iloc[:,[i for i in range(1,count_weeks*4+1)]])
df_offline['color'] = [i for i in range(len(df_offline))]
df_offline
import plotly.graph_objects as go
df = df_offline
fig = go.Figure(data=
    go.Parcoords(
        line = dict(color = df['color'],
                   colorscale = 'rainbow',
                   showscale = True),
        dimensions = [dict(tickvals = [i for i in range(len(df))],
                         ticktext = df['Маршрут'].values,
                         label = 'Маршрут', 
                         values = [i for i in range(len(df))])] +\
                     [dict(range = [0,63],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[1:count_weeks+1]] +\
                     [dict(range = [0,1550],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[count_weeks+1:count_weeks*2+1]] +\
                     [dict(range = [0,3600],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[count_weeks*2+1:count_weeks*3+1]]))



fig.update_layout(
    plot_bgcolor = 'white',
    paper_bgcolor = 'white',
    autosize=False,
    height=900,
    width=1600
)
fig.show()

df

Неделя эксперимента	Маршрут	db18	db19	db20	db21	db22	db23	db24	db25	db26	db27	mb18	mb19	mb20	mb21	mb22	mb23	mb24	mb25	mb26	mb27	mn18	mn19	mn20	mn21	mn22	mn23	mn24	mn25	mn26	mn27	color
3	EZV-TJM	55.32	56.72	62.07	54.00	39.19	47.06	36.00	32.14	38.10	35.71	1403.77	1442.85	1520.23	1355.54	972.64	1126.03	819.64	767.54	761.55	964.02	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0
4	EYK-TJM	45.69	34.94	39.71	38.55	45.19	54.07	33.94	30.28	34.85	38.10	1085.81	864.18	957.74	950.29	1106.33	1315.06	835.50	749.30	823.99	913.91	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	1
5	OVS-TJM	43.14	35.14	31.58	23.68	16.95	28.57	20.00	25.81	20.45	5.26	1125.25	816.03	841.98	739.45	362.61	749.87	478.54	535.34	495.35	105.22	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	2
8	HMA-TJM	18.41	32.01	33.25	22.10	30.99	32.75	29.18	31.17	31.55	28.64	451.23	813.03	863.96	545.36	782.07	832.33	729.30	786.04	788.88	719.19	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	3
9	DXB-GRV	14.41	1.92	3.39	7.69	7.69	6.71	14.04	11.86	0.00	0.00	497.39	78.32	129.66	270.45	294.79	262.84	551.40	412.12	0.00	0.00	1105.41	893.27	1165.25	987.18	1130.77	1273.78	1151.75	1423.73	1603.45	1769.23	4
17	DYR-VKO	9.47	5.98	4.93	4.10	4.20	6.95	6.16	6.86	11.02	7.03	289.67	176.06	120.85	121.74	118.17	175.01	178.06	133.71	218.50	151.87	3007.69	3542.27	3381.49	3205.89	2592.18	3028.08	2899.61	3157.44	3038.59	2541.34	5
32	MSQ-VKO	7.14	9.22	10.55	11.54	10.60	8.02	7.60	4.71	4.34	3.49	168.37	237.18	241.95	297.40	288.13	142.85	144.17	106.27	116.98	79.08	956.70	1835.54	1509.08	1886.98	1695.81	1450.31	1499.46	1396.68	1407.19	1174.95	6
47	TJM-VKO	5.62	3.56	2.86	3.59	2.77	3.74	4.82	3.50	2.70	2.13	133.09	87.00	69.98	97.26	71.18	92.92	127.76	88.12	71.16	52.08	476.35	607.47	666.94	647.68	725.02	742.11	619.50	755.08	738.65	821.93	7
55	HMA-VKO	5.37	4.74	1.75	1.68	2.36	2.16	3.12	2.69	2.36	1.51	135.03	123.22	47.66	42.31	64.06	58.47	77.54	69.18	60.62	32.75	1264.50	1622.55	1686.48	1571.83	1485.97	1774.79	1750.53	1829.12	2106.15	1869.20	8
60	NOJ-VKO	5.11	5.33	3.65	5.53	3.90	3.49	3.28	4.94	3.40	1.35	138.91	141.84	94.80	148.95	95.50	83.81	89.92	131.89	94.75	33.10	1349.43	1537.66	1859.16	1619.54	1793.16	1715.86	1779.38	1684.26	1818.89	1731.90	9
65	KGP-VKO	4.76	2.55	10.81	3.59	4.71	2.38	0.95	2.67	2.94	1.33	123.80	72.62	264.80	84.52	126.24	67.86	23.81	64.16	51.45	77.64	995.66	1278.63	1365.64	1415.54	1221.06	1266.63	1074.98	1323.96	1116.72	2444.67	10
68	KJA-VKO	4.65	4.36	5.09	6.01	4.34	2.64	4.89	5.09	3.52	1.94	119.96	116.68	121.03	145.25	108.19	64.02	125.78	128.67	80.65	50.08	872.56	875.55	852.21	637.46	792.15	831.40	866.64	958.95	1160.45	1281.12	11
71	SGC-VKO	4.46	3.68	3.87	3.51	3.14	3.01	3.16	2.87	2.00	2.23	116.24	92.77	103.00	86.58	79.41	76.35	78.83	69.10	50.90	58.57	869.48	902.55	1007.13	958.07	912.75	906.46	825.72	934.19	1055.36	1082.31	12
101	SCW-VKO	2.95	3.66	1.80	3.44	2.59	2.77	2.29	2.33	2.47	2.44	97.51	90.65	48.12	93.40	70.09	72.50	61.33	63.83	66.96	61.50	1051.52	928.85	985.11	951.54	997.61	976.10	863.05	944.79	999.53	951.55	13
146	IKT-VKO	0.00	5.62	9.43	5.19	2.55	2.43	6.05	6.81	3.59	1.10	0.00	117.93	174.44	129.58	53.50	52.63	149.72	188.54	79.83	31.99	765.77	978.93	731.13	771.30	1021.34	847.27	769.97	884.39	808.27	1033.50	14

онлайн_оффлайн

Онлайн

# srez_pereschet(exemple_df, label, value, group_cols)
df_online = srez_pereschet(exemple,'онлайн_оффлайн', 'онлайн',['Маршрут','Московский_Региональный'])
df_online
df_online = df_online.sort_values('db18',ascending=False).reset_index().set_index('Маршрут')
df_online = df_online.reset_index()
df_online = df_online[((df_online['Маршрут']=='MSQ-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='DXB-GRV')|
                                       (df_online['Маршрут']=='EVN-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='EZV-TJM')|
                                       (df_online['Маршрут']=='EYK-TJM')|
                                       (df_online['Маршрут']=='OVS-TJM')|
                                       (df_online['Маршрут']=='HMA-TJM')|
                                       (df_online['Маршрут']=='DYR-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='KGP-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='HMA-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='KJA-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='IKT-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='SGC-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='TJM-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='SCW-VKO')|
                                       (df_online['Маршрут']=='NOJ-VKO'))]
df_online = df_online.drop(columns = df_online.iloc[:,[i for i in range(1,count_weeks*4+1)]])
                                                           
import plotly.graph_objects as go
df = df_online
df['color'] = [i for i in range(len(df))]
fig = go.Figure(data=
    go.Parcoords(
        line = dict(color = df['color'],
                   colorscale = 'rainbow',
                   showscale = True),
        dimensions = [dict(tickvals = [i for i in range(len(df))],
                         ticktext = df['Маршрут'].values,
                         label = 'Маршрут', 
                         values = [i for i in range(len(df))])] +\
                     [dict(range = [0,53],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[1:count_weeks+1]] +\
                     [dict(range = [0,1200],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[count_weeks+1:count_weeks*2+1]] +\
                     [dict(range = [0,3400],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[count_weeks*2+1:count_weeks*3+1]]))



fig.update_layout(
    plot_bgcolor = 'white',
    paper_bgcolor = 'white',
    autosize=False,
    height=900,
    width=1600
)
fig.show()

df_online

Неделя эксперимента	Маршрут	db18	db19	db20	db21	db22	db23	db24	db25	db26	db27	mb18	mb19	mb20	mb21	mb22	mb23	mb24	mb25	mb26	mb27	mn18	mn19	mn20	mn21	mn22	mn23	mn24	mn25	mn26	mn27	color
2	EZV-TJM	44.30	40.24	41.61	49.61	45.67	44.44	41.54	22.92	42.42	35.71	1005.34	914.41	949.26	1163.92	1057.87	978.20	1007.31	531.06	999.58	785.37	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0
4	OVS-TJM	42.31	25.49	25.22	30.99	39.13	32.67	33.01	31.91	36.78	22.54	905.46	603.73	554.57	668.80	837.08	708.65	744.38	678.45	741.05	506.83	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	1
6	EYK-TJM	30.05	41.95	41.45	34.51	39.57	33.16	35.80	34.44	26.97	30.51	713.74	958.84	933.33	799.70	925.31	756.53	774.12	791.07	588.52	694.63	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	2
9	HMA-TJM	18.50	21.07	19.10	19.67	20.98	24.02	21.63	24.74	19.86	21.63	387.79	444.65	427.73	443.70	456.91	511.27	471.02	537.23	437.82	460.71	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	3
11	MSQ-VKO	16.77	15.94	13.46	17.24	15.92	10.84	9.92	12.54	7.52	5.96	447.69	481.97	333.99	550.43	464.11	354.20	246.57	325.47	186.72	150.24	916.23	1432.21	1036.70	1266.26	1625.86	1329.83	979.08	709.30	863.57	1053.71	4
26	KGP-VKO	10.40	8.44	5.07	6.28	3.07	7.99	4.88	6.85	5.03	6.82	218.96	180.00	110.61	142.70	64.06	178.30	98.28	141.96	110.03	142.85	874.23	805.37	1004.82	960.47	1154.29	832.12	1038.93	744.75	945.39	952.92	5
33	DXB-GRV	9.09	12.15	16.79	12.36	12.21	10.40	9.94	10.62	13.59	4.00	264.55	382.06	611.56	494.66	433.78	355.95	355.34	369.42	464.30	140.00	1418.18	1681.31	1397.71	1564.04	1487.79	1132.37	1420.50	1717.70	1176.70	1630.00	6
36	KJA-VKO	8.89	6.38	7.79	6.64	7.80	7.46	5.38	6.38	5.17	3.86	181.98	136.58	166.06	131.82	159.19	157.35	125.38	137.81	110.97	75.26	604.42	532.56	599.60	539.74	506.84	501.72	579.92	617.89	763.36	752.14	7
37	NOJ-VKO	8.24	10.07	9.27	9.02	6.91	5.81	7.16	4.98	8.12	3.91	179.64	209.77	200.07	203.66	155.62	130.62	166.68	109.62	184.06	80.22	998.69	1159.96	1328.85	1313.20	1406.00	1275.12	1228.02	1177.87	1279.83	1622.17	8
55	IKT-VKO	7.21	6.00	5.76	9.42	4.52	7.35	8.22	5.89	5.59	5.05	170.78	119.94	113.12	212.92	89.05	161.66	177.77	120.95	118.19	95.39	814.66	998.75	838.48	929.37	939.49	882.26	799.03	909.37	821.84	712.44	9
58	HMA-VKO	7.06	8.44	5.48	5.67	6.57	8.18	6.07	2.63	4.35	5.07	158.06	185.78	116.09	139.27	159.14	199.06	138.16	58.17	88.71	109.20	805.58	1085.17	1162.96	1053.61	1321.43	1235.65	1482.02	1382.27	1602.82	1494.84	10
68	SCW-VKO	6.62	4.37	4.80	5.99	5.04	4.11	4.31	2.98	4.02	3.32	143.29	97.24	102.71	123.24	110.15	89.36	96.10	67.97	87.98	70.36	495.01	607.26	605.16	589.66	632.12	617.51	609.74	723.02	543.25	590.26	11
70	SGC-VKO	6.47	7.32	6.31	6.21	5.10	6.16	5.64	5.82	5.52	3.94	142.73	156.64	132.74	135.13	111.07	130.77	118.20	124.75	116.63	83.87	569.35	615.44	665.06	676.22	656.46	609.53	625.04	652.22	662.17	695.15	12
88	DYR-VKO	5.28	11.87	12.17	15.43	12.50	7.32	7.72	14.29	8.44	2.28	141.90	318.95	331.82	411.67	363.47	202.00	230.55	511.02	206.46	49.30	2504.95	3293.99	3354.09	3210.88	3293.44	2956.25	2715.13	2735.78	2920.70	3210.16	13
103	TJM-VKO	4.58	4.49	4.13	3.64	4.35	4.11	3.78	3.41	3.39	2.96	94.98	94.90	92.23	79.24	89.49	90.35	80.52	73.03	72.74	60.52	346.00	377.85	378.57	403.84	366.67	466.82	420.05	427.72	454.83	411.79	14

букинг_регистрация

букинг

# srez_pereschet(exemple_df, label, value, group_cols)
df_booking = srez_pereschet(exemple,'букинг_регистрация', 'букинг',['Маршрут','Московский_Региональный'])
df_booking

df_booking = df_booking.sort_values('db18',ascending=False).reset_index().set_index('Маршрут')
df_booking = df_booking.reset_index()
df_booking = df_booking[((df_booking['Маршрут']=='MSQ-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='DXB-GRV')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='EVN-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='EZV-TJM')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='EYK-TJM')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='OVS-TJM')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='HMA-TJM')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='DYR-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='KGP-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='HMA-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='KJA-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='IKT-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='SGC-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='TJM-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='SCW-VKO')|
                                       (df_booking['Маршрут']=='NOJ-VKO'))]

df_booking = df_booking.drop(columns = df_booking.iloc[:,[i for i in range(1,count_weeks*4+1)]])
                                                           
import plotly.graph_objects as go
df = df_booking
df['color'] = [i for i in range(len(df))]
fig = go.Figure(data=
    go.Parcoords(
        line = dict(color = df['color'],
                   colorscale = 'rainbow',
                   showscale = True),
        dimensions = [dict(tickvals = [i for i in range(len(df))],
                         ticktext = df['Маршрут'].values,
                         label = 'Маршрут', 
                         values = [i for i in range(len(df))])] +\
                     [dict(range = [0,53],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[1:count_weeks+1]] +\
                     [dict(range = [0,1300],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[count_weeks+1:count_weeks*2+1]] +\
                     [dict(range = [0,3600],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[count_weeks*2+1:count_weeks*3+1]]))



fig.update_layout(
    plot_bgcolor = 'white',
    paper_bgcolor = 'white',
    autosize=False,
    height=900,
    width=1600
)
fig.show()

df

Неделя эксперимента	Маршрут	db18	db19	db20	db21	db22	db23	db24	db25	db26	db27	mb18	mb19	mb20	mb21	mb22	mb23	mb24	mb25	mb26	mb27	mn18	mn19	mn20	mn21	mn22	mn23	mn24	mn25	mn26	mn27	color
3	EZV-TJM	48.72	45.85	47.34	52.63	42.49	47.19	43.21	27.94	47.83	38.89	1134.98	1083.87	1105.97	1256.86	988.73	1073.15	1036.62	639.44	1064.75	888.52	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0
4	OVS-TJM	43.56	30.72	28.40	30.67	32.34	30.82	27.27	29.49	31.54	16.67	1034.38	716.67	671.41	696.74	690.77	715.50	619.67	621.57	663.59	370.22	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	1
5	EYK-TJM	37.41	39.68	42.47	35.81	42.14	42.09	34.78	33.20	29.36	34.70	886.03	928.55	972.53	851.77	999.25	991.37	787.37	778.65	651.66	812.45	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	2
8	HMA-TJM	20.00	27.26	24.19	21.71	26.04	28.36	25.03	28.32	23.49	23.84	421.07	613.32	558.36	493.13	600.23	641.22	569.45	639.60	534.79	527.19	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	3
11	DXB-GRV	13.14	7.73	11.71	11.89	10.64	9.54	12.50	11.38	7.78	2.90	431.89	245.86	429.80	455.38	384.39	344.36	473.57	395.57	265.68	101.45	1282.29	1431.49	1320.27	1400.00	1364.44	1188.82	1341.53	1593.41	1376.11	1789.86	4
16	MSQ-VKO	10.87	12.20	10.92	14.33	12.98	9.13	9.04	8.13	5.71	4.23	297.96	337.95	264.82	419.20	363.55	247.71	204.47	195.79	152.94	104.89	936.17	1620.02	1326.30	1548.31	1621.68	1374.23	1262.49	1092.74	1113.70	1104.43	5
25	KGP-VKO	9.06	7.02	6.87	5.36	3.81	6.13	3.66	5.66	3.79	5.04	195.84	154.36	155.23	120.69	89.06	141.04	73.96	119.26	75.96	123.48	911.38	966.64	1122.46	1142.81	1183.50	980.80	1035.18	935.57	1004.40	1498.79	6
29	KJA-VKO	8.75	5.94	6.69	6.61	6.75	5.83	4.80	5.72	4.22	2.85	188.58	133.89	142.45	138.24	142.28	123.47	112.59	128.36	89.16	54.31	688.99	664.26	704.67	563.86	595.22	628.13	697.25	760.26	924.83	1020.27	7
35	NOJ-VKO	7.67	8.20	6.95	7.72	6.09	4.93	5.50	4.95	6.36	2.90	176.96	179.69	152.76	181.82	140.53	111.30	130.14	116.86	147.59	60.39	1096.44	1315.64	1534.29	1418.55	1569.82	1470.38	1428.13	1402.38	1477.61	1680.50	8
51	HMA-VKO	6.74	7.03	4.01	3.88	4.72	5.64	4.81	2.15	3.02	3.54	153.43	158.46	88.53	94.40	117.55	137.96	110.32	49.45	63.99	74.98	954.87	1339.09	1427.65	1324.01	1432.43	1539.50	1606.19	1690.56	1868.16	1705.24	9
55	DYR-VKO	6.44	7.39	7.51	7.32	6.80	6.61	6.40	9.72	10.09	5.56	167.15	199.20	195.69	204.49	195.58	166.17	189.56	283.41	213.67	116.52	2771.72	3460.14	3393.82	3202.06	2920.05	3015.55	2861.03	3028.55	3042.14	2724.75	10
65	SGC-VKO	6.04	6.28	5.44	5.48	4.48	5.32	5.06	4.96	4.43	3.01	135.67	137.92	117.21	119.39	99.59	114.97	109.16	107.70	94.57	63.44	674.02	704.00	773.35	753.07	729.66	708.51	686.98	748.77	784.03	816.43	11
66	SCW-VKO	6.00	4.21	3.71	5.42	4.20	3.94	3.74	3.03	3.32	2.67	138.26	95.00	80.86	116.31	93.92	87.79	85.82	72.10	73.87	54.25	704.54	737.42	789.87	759.10	795.03	795.27	755.80	826.88	700.52	727.57	12
67	IKT-VKO	5.99	5.88	6.88	7.82	3.94	5.89	7.52	6.22	4.96	3.45	141.87	119.32	131.74	181.49	78.58	129.29	168.76	145.06	106.13	65.43	806.38	992.65	805.87	869.76	963.60	871.88	789.70	900.46	808.91	818.67	13
94	TJM-VKO	4.82	4.19	3.76	3.55	4.18	4.17	3.91	3.65	3.03	2.69	100.49	89.45	84.43	79.51	89.85	93.32	87.71	81.29	64.99	55.72	396.58	462.33	481.91	490.59	490.11	573.49	504.73	560.93	552.64	543.91	14

букинг_регистрация

регистрация

# srez_pereschet(exemple_df, label, value, group_cols)
df_registr = srez_pereschet(exemple,'букинг_регистрация', 'регистрация',['Маршрут','Московский_Региональный'])
df_registr
df_registr = df_registr.sort_values('db18',ascending=False).reset_index().set_index('Маршрут')
df_registr = df_registr.reset_index()
df_registr = df_registr[((df_registr['Маршрут']=='MSQ-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='DXB-GRV')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='EVN-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='EZV-TJM')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='EYK-TJM')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='OVS-TJM')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='HMA-TJM')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='DYR-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='KGP-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='HMA-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='KJA-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='IKT-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='SGC-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='TJM-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='SCW-VKO')|
                                       (df_registr['Маршрут']=='NOJ-VKO'))]

df_registr = df_registr.drop(columns = df_registr.iloc[:,[i for i in range(1,count_weeks*4+1)]])
                                                           
import plotly.graph_objects as go
df = df_registr
df['color'] = [i for i in range(len(df))]
fig = go.Figure(data=
    go.Parcoords(
        line = dict(color = df['color'],
                   colorscale = 'rainbow',
                   showscale = True),
        dimensions = [dict(tickvals = [i for i in range(len(df))],
                         ticktext = df['Маршрут'].values,
                         label = 'Маршрут', 
                         values = [i for i in range(len(df))])] +\
                     [dict(range = [0,81],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[1:count_weeks+1]] +\
                     [dict(range = [0,3800],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[count_weeks+1:count_weeks*2+1]] +\
                     [dict(range = [0,3800],label = "{}".format(i),values = df[i]) for i in df.columns[count_weeks*2+1:count_weeks*3+1]]))



fig.update_layout(
    plot_bgcolor = 'white',
    paper_bgcolor = 'white',
    autosize=False,
    height=900,
    width=1600
)
fig.show()

df

Неделя эксперимента	Маршрут	db18	db19	db20	db21	db22	db23	db24	db25	db26	db27	mb18	mb19	mb20	mb21	mb22	mb23	mb24	mb25	mb26	mb27	mn18	mn19	mn20	mn21	mn22	mn23	mn24	mn25	mn26	mn27	color
1	DYR-VKO	80.00	42.86	0.00	0.00	7.55	19.05	14.71	11.48	9.09	11.11	3800.00	1892.86	0.00	0.00	209.43	652.38	370.59	308.20	216.36	322.22	3160.00	3678.57	1883.16	3432.78	430.19	2666.79	2170.59	2418.44	2330.45	2488.33	0
6	EYK-TJM	17.39	24.00	23.33	40.00	27.27	33.33	44.44	23.08	22.22	0.00	447.83	712.00	653.33	930.00	754.55	888.89	1111.11	676.92	666.67	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	1
7	MSQ-VKO	17.39	6.25	44.44	14.29	11.43	21.05	4.35	12.50	9.86	8.94	123.04	282.81	813.33	514.29	347.00	542.63	48.97	419.56	160.92	200.69	991.30	2775.00	1505.56	3342.86	2100.00	1654.74	955.11	774.75	1240.14	1181.91	2
10	HMA-TJM	12.77	13.74	20.33	16.49	15.94	17.96	14.02	19.80	26.24	23.31	343.62	371.56	575.52	446.39	417.39	494.91	371.96	559.39	726.23	666.91	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	3
11	EZV-TJM	10.00	14.29	57.14	12.50	62.50	0.00	11.11	12.50	0.00	16.67	350.00	428.57	1471.43	375.00	1937.50	0.00	222.22	437.50	0.00	583.33	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	4
27	KGP-VKO	5.36	3.49	5.93	5.56	1.59	6.38	6.25	4.17	20.69	0.00	139.29	88.37	166.10	145.37	44.44	155.32	150.00	104.17	534.48	0.00	895.89	738.02	1022.12	848.15	1103.73	890.43	1358.91	479.17	701.90	653.54	5
28	TJM-VKO	5.17	4.05	3.38	3.91	2.23	3.17	5.15	2.65	3.63	2.76	130.88	104.59	84.28	108.64	54.00	82.17	135.09	65.48	100.59	71.26	332.55	436.51	472.82	474.24	462.83	508.42	399.13	435.37	550.23	510.21	6
32	HMA-VKO	4.93	6.28	3.33	4.44	3.23	4.64	6.00	6.25	10.17	1.79	130.99	173.82	80.00	120.00	80.65	132.45	159.00	160.00	254.24	62.50	899.08	1050.16	1074.53	906.72	879.30	829.14	1380.40	887.07	1129.41	989.82	7
42	SGC-VKO	4.34	4.63	6.02	4.56	4.44	3.85	3.15	4.09	4.50	5.54	124.17	114.09	166.84	122.20	113.73	100.47	77.46	97.70	111.71	148.43	612.36	755.80	805.85	847.16	811.58	678.53	703.81	706.48	772.33	863.21	8
56	SCW-VKO	3.01	3.73	3.93	3.76	4.18	2.39	3.32	1.27	5.17	4.62	83.13	95.47	98.75	98.61	108.18	65.26	81.25	35.79	139.51	123.60	384.41	574.00	452.14	429.97	574.85	463.73	409.71	624.76	569.15	599.55	9
60	KJA-VKO	2.26	4.37	7.00	4.04	4.90	4.97	7.21	7.66	6.29	3.59	56.03	111.33	186.50	110.24	130.77	125.67	193.26	204.05	158.27	103.19	769.01	690.80	660.14	681.11	727.91	567.38	661.05	664.05	918.49	861.77	10
66	NOJ-VKO	1.28	9.65	8.13	6.74	0.00	4.44	6.90	5.04	6.58	3.51	29.49	241.23	214.63	186.52	0.00	116.30	193.10	132.77	188.16	87.72	1355.77	1117.24	1574.88	1628.09	1434.63	1289.44	1565.30	1205.63	1490.86	1450.00	11
72	OVS-TJM	0.00	10.00	10.00	17.65	14.29	33.33	50.00	NaN	0.00	0.00	0.00	300.00	300.00	558.82	328.57	858.33	1750.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	12
92	DXB-GRV	0.00	3.33	0.00	0.00	7.41	0.00	3.70	0.00	0.00	0.00	0.00	150.83	0.00	0.00	299.44	0.00	97.22	0.00	0.00	0.00	576.92	456.67	1018.52	666.67	1100.00	1315.15	1011.11	2400.00	1300.00	571.43	13
145	IKT-VKO	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	3.87	3.82	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	85.16	116.79	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	875.48	1036.07	14

count_weeks = 5 # зацепить



exemple = income_dolya_bag_nac.iloc[:,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,18,19,20,21,22,28,29,30,31,32]]
exemple[:3]
exemple = exemple[(exemple['онлайн_оффлайн'] == 'онлайн')].groupby(['Маршрут','Московский_Региональный']).sum()
exemple.shape
for i in range(count_weeks):
    exemple['{}_dolya_bag'.format(i)] = 0
    exemple.iloc[:, len(exemple.columns)-1] = exemple.iloc[:,i]/exemple.iloc[:,i+count_weeks]

for i in range(count_weeks):
    exemple['{}_mean_bag'.format(i)] = 0
    exemple.iloc[:, len(exemple.columns)-1] = exemple.iloc[:,i+count_weeks*2]/exemple.iloc[:,i]

for i in range(count_weeks):
    exemple['{}_mean_nac'.format(i)] = 0
    exemple.iloc[:, len(exemple.columns)-1] = exemple.iloc[:,i+count_weeks*3]/exemple.iloc[:,i+count_weeks] 
    # exemple.iloc[:,i+len(count_weeks)*3]/exemple.iloc[:,i+count_weeks]

exemple.iloc[:,count_weeks*4:count_weeks*5] = exemple.iloc[:,count_weeks*4:count_weeks*5].round(4)*100
exemple.iloc[:,0:count_weeks*4] = exemple.iloc[:,0:count_weeks*4].round(1)
exemple.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7] = exemple.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7].round(2)
exemple.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7] = exemple.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7].fillna(0)
#exemple.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7] = exemple.iloc[:,count_weeks*5:count_weeks*7].astype('int64')
exemple

	Неделя эксперимента	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	0_dolya_bag	1_dolya_bag	2_dolya_bag	3_dolya_bag	4_dolya_bag	0_mean_bag	1_mean_bag	2_mean_bag	3_mean_bag	4_mean_bag	0_mean_nac	1_mean_nac	2_mean_nac	3_mean_nac	4_mean_nac
Маршрут	Московский_Региональный
AAQ-AER	региональный	54.0	31.0	58.0	42.0	11.0	568.0	619.0	729.0	581.0	563.0	115467.5	69681.0	123860.0	90278.5	22792.5	192000.0	254375.0	256500.0	241125.0	234750.0	9.51	5.01	7.96	7.23	1.95	2138.29	2247.77	2135.52	2149.49	2072.05	338.03	410.95	351.85	415.02	416.96
AAQ-HMA	региональный	6.0	11.0	6.0	7.0	4.0	120.0	258.0	164.0	82.0	64.0	16496.5	27490.0	13994.8	13493.0	8996.3	194325.0	489150.0	285675.0	126800.0	136325.0	5.00	4.26	3.66	8.54	6.25	2749.42	2499.09	2332.47	1927.57	2249.08	1619.38	1895.93	1741.92	1546.34	2130.08
AAQ-NJC	региональный	18.0	19.0	20.0	15.0	6.0	210.0	170.0	245.0	200.0	191.0	37983.0	35783.0	44980.0	33286.0	11994.0	357550.0	299450.0	409350.0	326925.0	224650.0	8.57	11.18	8.16	7.50	3.14	2110.17	1883.32	2249.00	2219.07	1999.00	1702.62	1761.47	1670.82	1634.62	1176.18
AAQ-SCW	региональный	9.0	5.0	9.0	4.0	3.0	288.0	233.0	191.0	202.0	105.0	20993.0	11495.0	19491.0	9797.0	7497.0	404700.0	372150.0	203750.0	214075.0	111825.0	3.12	2.15	4.71	1.98	2.86	2332.56	2299.00	2165.67	2449.25	2499.00	1405.21	1597.21	1066.75	1059.78	1065.00
AAQ-SGC	региональный	39.0	55.0	44.0	30.0	19.0	762.0	741.0	768.0	561.0	484.0	81064.5	128553.0	98760.0	64471.3	45982.3	1423000.0	1374700.0	1713200.0	1048475.0	1005350.0	5.12	7.42	5.73	5.35	3.93	2078.58	2337.33	2244.55	2149.04	2420.12	1867.45	1855.20	2230.73	1868.94	2077.17
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
UFA-VOG	региональный	15.0	11.0	24.0	7.0	4.0	544.0	411.0	449.0	364.0	232.0	23990.0	23493.5	50082.0	13494.0	6996.5	128750.0	114000.0	137875.0	148000.0	99625.0	2.76	2.68	5.35	1.92	1.72	1599.33	2135.77	2086.75	1927.71	1749.12	236.67	277.37	307.07	406.59	429.42
ULV-VKO	московский	21.0	21.0	17.0	24.0	16.0	801.0	606.0	766.0	613.0	635.0	44190.0	45584.5	37091.0	52487.5	30287.5	152500.0	93875.0	170750.0	164625.0	163375.0	2.62	3.47	2.22	3.92	2.52	2104.29	2170.69	2181.82	2186.98	1892.97	190.39	154.91	222.91	268.56	257.28
USK-VKO	московский	42.0	26.0	25.0	20.0	15.0	474.0	433.0	381.0	393.0	346.0	93279.5	51484.0	51786.5	37587.0	33993.0	819050.0	736975.0	654175.0	757800.0	557000.0	8.86	6.00	6.56	5.09	4.34	2220.94	1980.15	2071.46	1879.35	2266.20	1727.95	1702.02	1716.99	1928.24	1609.83
VIE-VKO	московский	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	5.0	4.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	4500.0	4500.0	0.0	0.0	NaN	0.00	0.00	NaN	NaN	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	900.00	1125.00	0.00	0.00
VKO-ZNZ	московский	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	3.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	5670.0	0.0	0.0	NaN	NaN	0.00	NaN	NaN	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	1890.00	0.00	0.00

168 rows × 35 columns

ids_cols(exemple)

0   21_x
1   22_x
2   23_x
3   24_x
4   25_x
5   21_y
6   22_y
7   23_y
8   24_y
9   25_y
10   21_x
11   22_x
12   23_x
13   24_x
14   25_x
15   21_y
16   22_y
17   23_y
18   24_y
19   25_y
20   0_dolya_bag
21   1_dolya_bag
22   2_dolya_bag
23   3_dolya_bag
24   4_dolya_bag
25   0_mean_bag
26   1_mean_bag
27   2_mean_bag
28   3_mean_bag
29   4_mean_bag
30   0_mean_nac
31   1_mean_nac
32   2_mean_nac
33   3_mean_nac
34   4_mean_nac

exemple.shape

(168, 20)

len(exemple.columns)

20

exemple.iloc[:,0]

Маршрут  Московский_Региональный
AAQ-AER  региональный               54.0
AAQ-HMA  региональный                6.0
AAQ-NJC  региональный               18.0
AAQ-SCW  региональный                9.0
AAQ-SGC  региональный               39.0
                                    ... 
UFA-VOG  региональный               15.0
ULV-VKO  московский                 21.0
USK-VKO  московский                 42.0
VIE-VKO  московский                  0.0
VKO-ZNZ  московский                  0.0
Name: 21_x, Length: 168, dtype: float64

df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_with_filtrs_tickets_only.pivot_table(
    values = 'Количество проданных сегментов', index = ['Маршрут'], columns = 'Неделя эксперимента', aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = df_TD_with_filtrs_tickets[(df_TD_with_filtrs_tickets['онлайн_оффлайн'] == 'онлайн')].pivot_table(
    values = 'Услуга_Багаж', index = ['Маршрут', 'Тип_багажа'], columns = 'Неделя эксперимента', aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = bag_kolvo.reset_index()
df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_good_for_nac_svod_segmts.reset_index()

dolya_bag = bag_kolvo.merge(df_TD_good_for_nac_svod_segmts, how = 'left', on = 'Маршрут').set_index(['Маршрут','Тип_багажа'])

for i in df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[1:]:
    dolya_bag[i] = dolya_bag['{}_x'.format(i)]/dolya_bag['{}_y'.format(i)]
    
dolya_bag = dolya_bag.iloc[:,10:16]

dolya_bag

	Неделя эксперимента	21	22	23	24	25
Маршрут	Тип_багажа
AAQ-AER	0	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
	БГ10	0.023691	0.008065	0.018367	0.018100	0.005882
	БГ20	0.022444	0.014113	0.023469	0.014706	0.004706
	РК10	0.021197	0.009073	0.017347	0.014706	0.002353
AAQ-HMA	0	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
...	...	...	...	...	...	...
USK-VKO	БГ10	0.012821	0.009122	0.010227	0.015056	0.003205
	БГ20	0.013889	0.006842	0.006818	0.005019	0.008547
	РК10	0.018162	0.013683	0.011364	0.005019	0.004274
VIE-VKO	0	NaN	0.000000	0.000000	NaN	NaN
VKO-ZNZ	0	NaN	NaN	0.000000	NaN	NaN

630 rows × 5 columns

a = dolya_bag.groupby('Маршрут').agg('sum')

a.iloc[1].values

array([0.02985075, 0.02925532, 0.01570681, 0.03553299, 0.032     ])

data = [a.iloc[i].values for i in range(len(a))]
layout = {'title' : 'Доля багажа по неделям',
          'autosize' : False,
          'width' : 1000,
          'height' : 1000
         } 

# for step in np.arange(0, 5, 0.1):
#     fig.add_trace(
#         go.Scatter(y=a.iloc[i].values,
#                      x=a.columns,
#                      name=a.iloc[i].name) for i in range(len(a)))
    
# sliders = [dict(
#     active=10,
#     currentvalue={"prefix": "Frequency: "},
#     pad={"t": 50},
#     steps=steps
# )]
    
# steps = []
# for i in range(len(fig.data)):
#     step = dict(
#         method="update",
#         args=[{"visible": [False] * len(fig.data)},
#               {"title": "Slider switched to step: " + str(i)}],  # layout attribute
#     )
#     step["args"][0]["visible"][i] = True  # Toggle i'th trace to "visible"
#     steps.append(step)    

# sliders = [dict(
#     active=5,
#     currentvalue={"prefix": "Frequency: "},
#     pad={"t": 50},
#     steps=steps
# )]

traces = [go.Scatter(y=a.iloc[i].values,
                     x=a.columns,
                     name=a.iloc[i].name) for i in range(len(a))]

a.columns

Index([21, 22, 23, 24, 25], dtype='object', name='Неделя эксперимента')

a.index[0]

'AAQ-AER'

data = traces

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)#, sliders=sliders)
iplot(fig, show_link=False)

fig = go.Figure()

# Add traces, one for each slider step
for step in np.arange(len(a)):
    fig.add_trace(
        go.Scatter(y=a.iloc[step].values,
                     x=a.columns,
                     name=a.iloc[i].name))

# Make 10th trace visible
fig.data[10].visible = True

# Create and add slider
steps = []
for i in range(len(fig.data)):
    step = dict(
        method="update",
        args=[{"visible": [False] * len(fig.data)},
              {"title": "Slider switched to step: " + a.index[i]}],  # layout attribute
    )
    step["args"][0]["visible"][i] = True  # Toggle i'th trace to "visible"
    steps.append(step)

sliders = [dict(
    active=10,
    currentvalue={"prefix": "Frequency: "},
    pad={"t": 50},
    steps=steps
)]

fig.update_layout(
    sliders=sliders
)

fig.show()

layout = {'title' : 'Доля багажа по неделям',
          'autosize' : False,
          'width' : 1000,
          'height' : 800
         } 

traces = [go.Scatter(y=a.iloc[i].values,
                     x=a.columns,
                     name=a.iloc[i].name) for i in range(len(a))]

data = traces
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)#, sliders=sliders)
iplot(fig, show_link=False)

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year", animation_group="country",
           size="pop", color="continent", hover_name="country",
           log_x=True, size_max=55, range_x=[100,100000], range_y=[25,90])

fig["layout"].pop("updatemenus") # optional, drop animation buttons
fig.show()

2+2

df_month[df_month['Мос/Рег'] == 'Рег'][['%Вид услуги_Выбор места + рег','%Вид услуги_Выбор места + бук']].loc[order]\
.plot( kind='bar', figsize=[16,6], stacked=True,colormap='Wistia',title ='Процент выбора услуги в зависимости от месяца',)
graph.legend(['Регестрация',"Букинг"])

pip install plotly

# Стандартное импортирование plotly
#import plotly.plotly as py
import plotly
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import iplot

# Использование cufflinks в офлайн-режиме
import cufflinks
cufflinks.go_offline()

# Настройка глобальной темы cufflinks
cufflinks.set_config_file(world_readable=True, theme='pearl', offline=True)

tds

# tds = df_TD_with_filtrs_tickets[df_TD_with_filtrs_tickets['онлайн_оффлайн'] == 'онлайн']#.set_index('Неделя эксперимента')

# tds[['Неделя эксперимента', 'Услуга_Багаж',]].iplot( x = 'Неделя эксперимента',
#     y='Услуга_Багаж', mode='lines+markers',
#     xTitle='Неделя', yTitle='Количество багажа',
#     #text='Вид операции (бланка)', title='Количество багажа по неделям и маршрутам'
# )

df_TD_good.loc[df_TD_good['Тип_багажа']==0, 'Тип_багажа'] = np.nan

#df_TD_good['Услуга_Багаж'] = df_TD_good['Услуга_Багаж'].fillna(0)

Создаем сводную таблицу

df_TD_with_filtrs_tickets.pivot_table(values='Услуга_Багаж', 
                                      columns = ['Неделя эксперимента'], 
                                      index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'], 
                                      aggfunc='sum')[0:40]

			Неделя эксперимента	21	22	23	24	25
Маршрут	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	51.0	29.0	54.0	40.0	11.0
		регистрация	региональный	3.0	2.0	4.0	2.0	0.0
	оффлайн	букинг	региональный	10.0	10.0	14.0	12.0	6.0
		регистрация	региональный	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0
AAQ-HMA	онлайн	букинг	региональный	6.0	11.0	6.0	7.0	4.0
		регистрация	региональный	NaN	0.0	NaN	0.0	0.0
	оффлайн	букинг	региональный	0.0	3.0	0.0	1.0	1.0
		регистрация	региональный	NaN	NaN	0.0	0.0	NaN
AAQ-NJC	онлайн	букинг	региональный	18.0	19.0	20.0	15.0	6.0
		регистрация	региональный	NaN	0.0	0.0	NaN	NaN
	оффлайн	букинг	региональный	3.0	3.0	4.0	5.0	0.0
		регистрация	региональный	NaN	0.0	NaN	0.0	1.0
AAQ-SCW	онлайн	букинг	региональный	9.0	5.0	9.0	4.0	3.0
		регистрация	региональный	NaN	0.0	0.0	0.0	0.0
	оффлайн	букинг	региональный	1.0	2.0	2.0	0.0	0.0
		регистрация	региональный	NaN	0.0	0.0	0.0	0.0
AAQ-SGC	онлайн	букинг	региональный	39.0	54.0	41.0	30.0	19.0
		регистрация	региональный	0.0	1.0	3.0	0.0	0.0
	оффлайн	букинг	региональный	3.0	4.0	16.0	14.0	11.0
		регистрация	региональный	0.0	0.0	2.0	0.0	0.0
AAQ-SVX	онлайн	букинг	региональный	17.0	17.0	6.0	11.0	8.0
		регистрация	региональный	NaN	0.0	1.0	0.0	0.0
	оффлайн	букинг	региональный	12.0	10.0	3.0	4.0	1.0
		регистрация	региональный	NaN	1.0	0.0	0.0	0.0
AAQ-TJM	онлайн	букинг	региональный	36.0	26.0	38.0	27.0	15.0
		регистрация	региональный	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0
	оффлайн	букинг	региональный	7.0	15.0	8.0	4.0	2.0
		регистрация	региональный	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0
AAQ-UFA	онлайн	букинг	региональный	17.0	12.0	13.0	15.0	4.0
		регистрация	региональный	NaN	1.0	2.0	2.0	0.0
	оффлайн	букинг	региональный	3.0	7.0	14.0	5.0	2.0
		регистрация	региональный	NaN	0.0	5.0	1.0	0.0
AAQ-VKO	онлайн	букинг	московский	504.0	843.0	419.0	200.0	122.0
		регистрация	московский	9.0	9.0	9.0	10.0	17.0
	оффлайн	букинг	московский	134.0	226.0	113.0	47.0	26.0
		регистрация	московский	7.0	8.0	7.0	5.0	9.0
AER-ASF	онлайн	букинг	региональный	59.0	47.0	42.0	22.0	22.0
		регистрация	региональный	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0
	оффлайн	букинг	региональный	13.0	3.0	5.0	11.0	0.0
		регистрация	региональный	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0

df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[4:]

Index([21, 22, 23, 24, 25], dtype='object', name='Неделя эксперимента')

df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_with_filtrs_tickets_only.pivot_table(
    values = 'Количество проданных сегментов', 
    index = ['Маршрут'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = df_TD_with_filtrs_tickets.pivot_table(
    values = 'Услуга_Багаж', index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = bag_kolvo.reset_index()
df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_good_for_nac_svod_segmts.reset_index()

dolya_bag = bag_kolvo.merge(df_TD_good_for_nac_svod_segmts, how = 'left', on = 'Маршрут').set_index(['Маршрут'])
dolya_bag
for i in df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[1:]:
    dolya_bag[i] = dolya_bag['{}_x'.format(i)]/dolya_bag['{}_y'.format(i)]
    
dolya_bag = dolya_bag.iloc[:,[0,1,2,13,14,15,16,17]]

dolya_bag

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	21	22	23	24	25
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	0.063591	0.029234	0.055102	0.045249	0.012941
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	0.003741	0.002016	0.004082	0.002262	0.000000
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	0.012469	0.010081	0.014286	0.013575	0.007059
AAQ-AER	оффлайн	регистрация	региональный	0.000000	0.000000	0.001020	0.000000	0.000000
AAQ-HMA	онлайн	букинг	региональный	0.029851	0.029255	0.015707	0.035533	0.032000
...	...	...	...	...	...	...	...	...
USK-VKO	оффлайн	регистрация	московский	0.001068	0.000000	0.003409	0.001255	0.002137
VIE-VKO	онлайн	букинг	московский	NaN	0.000000	0.000000	NaN	NaN
VIE-VKO	оффлайн	букинг	московский	NaN	NaN	0.000000	NaN	NaN
VKO-ZNZ	онлайн	букинг	московский	NaN	NaN	0.000000	NaN	NaN
VKO-ZNZ	оффлайн	букинг	московский	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000000

645 rows × 8 columns

a = dolya_bag.reset_index()

a.iloc[0,:].values[:5]

array(['AAQ-AER', 0, 'онлайн', 'букинг', 'региональный'], dtype=object)

[str(a.iloc[i,:].values[:5]) for i in range(len(a))]

["['AAQ-AER' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-AER' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-HMA' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-NJC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SCW' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-SVX' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AAQ-UFA' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AAQ-VKO' 0 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 0 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 0 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AAQ-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AER-ASF' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ASF' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ESL' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-GRV' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-HMA' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-KRR' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MCX' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-MRV' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-NJC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-OGZ' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ROV' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ROV' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ROV' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ROV' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ROV' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ROV' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-ROV' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-ROV' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SCW' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-STW' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-STW' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-STW' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-STW' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-STW' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-UFA' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VKO' 0 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AER-VKO' 0 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AER-VKO' 0 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AER-VKO' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['AER-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['AER-VOG' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOG' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AER-VOZ' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-KRR' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-MRV' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ASF-VOG' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['AYT-GRV' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AYT-GRV' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AYT-GRV' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AYT-GRV' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AYT-GRV' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['AYT-GRV' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-OMS' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['BAX-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['BER-VKO' 0 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['BER-VKO' 0 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['BER-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['BER-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['BER-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['BER-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['CEK-HMA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['CEK-HMA' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['DXB-GRV' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['DYR-VKO' 0 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 0 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 0 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYR-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 0 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 0 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 0 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['DYU-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['EGO-SGC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EGO-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EGO-VKO' 0 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 0 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 0 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['EGO-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['ESL-MRV' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-MRV' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['ESL-ROV' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-EZV' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-EZV' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-EZV' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-EZV' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-NYA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-NYA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-NYA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-NYA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-NYA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-NYA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-NYA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-NYA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-OVS' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EYK-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-HMA' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-IRM' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['EZV-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-TJM' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GDZ-UFA' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GDZ-VKO' 0 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 0 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 0 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GDZ-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GRV-IST' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-IST' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-IST' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-IST' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-IST' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-IST' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-LED' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GRV-UFA' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GRV-VKO' 0 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 0 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 0 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'московский']",
 "['GRV-VKO' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'московский']",
 "['GSV-SGC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['GSV-SGC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-IRM' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KGP' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KGP' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KGP' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KGP' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-KRR' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NJC' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-NYA' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OMS' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'БГ10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'БГ10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'БГ20' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'БГ20' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'БГ20' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'БГ20' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'РК10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'РК10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'РК10' 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-OVS' 'РК10' 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-SGC' 0 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-SGC' 0 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-SGC' 0 'оффлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-SGC' 0 'оффлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 "['HMA-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']",
 "['HMA-SGC' 'БГ10' 'онлайн' 'регистрация' 'региональный']",
 ...]

ser =  pd.Series([str(a.iloc[i,:].values[:5]) for i in range(len(a))])
a = a.set_index(ser)

a.iloc[4].values[5:10]

array([0.035381750465549346, 0.013745704467353952, 0.026277372262773723,
       0.029684601113172542, 0.00929368029739777], dtype=object)

a.iloc[4].name

"['AAQ-AER' 'БГ10' 'онлайн' 'букинг' 'региональный']"

layout = {'title' : 'Доля багажа по неделям',
          'autosize' : False,
          'width' : 1000,
          'height' : 800
         } 

traces = [go.Scatter(y=a.iloc[i].values[5:10],
                     x=a.columns[5:10],
                     name=a.iloc[i].name) for i in range(len(a))]

data = traces
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)#, sliders=sliders)
iplot(fig, show_link=False)

dolya_bag[0:5]

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	21	22	23	24	25
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	0.119181	0.070447	0.106569	0.100186	0.031599
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	2.064516	1.108108	1.659091	1.285714	0.680000
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	0.286996	0.119186	0.344340	0.188811	0.062963
AAQ-AER	оффлайн	регистрация	региональный	5.818182	1.413793	1.871795	3.176471	1.000000
AAQ-HMA	онлайн	букинг	региональный	0.050000	0.054475	0.036585	0.098765	0.079365

dolya_bag[(dolya_bag['онлайн_оффлайн'] == 'онлайн')][[21,22,23,24,25]].values

array([[0.11918063, 0.07044674, 0.10656934, 0.10018553, 0.03159851],
       [2.06451613, 1.10810811, 1.65909091, 1.28571429, 0.68      ],
       [0.05      , 0.05447471, 0.03658537, 0.09876543, 0.07936508],
       ...,
       [1.70588235, 2.125     , 3.        , 1.94117647, 0.89285714],
       [       nan, 0.        , 0.        ,        nan,        nan],
       [       nan,        nan, 0.        ,        nan,        nan]])

x  = [21,22,23,24,25]
y1 = dolya_bag[(dolya_bag['онлайн_оффлайн'] == 'онлайн')][[21,22,23,24,25]].values
y2 = dolya_bag[(dolya_bag['онлайн_оффлайн'] == 'оффлайн')][[21,22,23,24,25]].values

dolya_bag.iloc[1].values[3:]

array([0.003740648379052369, 0.0020161290322580645, 0.004081632653061225,
       0.0022624434389140274, 0.0], dtype=object)

dolya_bag[21].round(4)

Маршрут
AAQ-AER    0.0636
AAQ-AER    0.0037
AAQ-AER    0.0125
AAQ-AER    0.0000
AAQ-HMA    0.0299
            ...  
USK-VKO    0.0011
VIE-VKO       NaN
VIE-VKO       NaN
VKO-ZNZ       NaN
VKO-ZNZ       NaN
Name: 21, Length: 645, dtype: float64

dolya_bag = dolya_bag.reset_index()

ser =  pd.Series([str(dolya_bag.iloc[i,:].values[:4]) for i in range(len(dolya_bag))])
dolya_bag = dolya_bag.set_index(ser)

df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_with_filtrs_tickets_only.pivot_table(
    values = 'Количество проданных сегментов', 
    index = ['Маршрут'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = df_TD_with_filtrs_tickets.pivot_table(
    values = 'Услуга_Багаж', index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = bag_kolvo.reset_index()
df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_good_for_nac_svod_segmts.reset_index()

dolya_bag = bag_kolvo.merge(df_TD_good_for_nac_svod_segmts, how = 'left', on = 'Маршрут').set_index(['Маршрут'])
dolya_bag
for i in df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[1:]:
    dolya_bag[i] = dolya_bag['{}_x'.format(i)]/dolya_bag['{}_y'.format(i)]
    
dolya_bag = dolya_bag.iloc[:,[0,1,2,13,14,15,16,17]]

dolya_bag = dolya_bag.reset_index()

ser =  pd.Series([str(dolya_bag.iloc[i,:].values[:4]) for i in range(len(dolya_bag))])
dolya_bag = dolya_bag.set_index(ser)

traces = [go.Scatter(y=dolya_bag.iloc[i].values[3:],
                     x=dolya_bag.columns[3:],
                     name=dolya_bag.iloc[i].name) for i in range(len(dolya_bag))]

data = traces


layout = {'title' : 'Доля багажа по неделям',
          'autosize' : False,
          'width' : 1000,
          'height' : 800
         } 

fig = go.FigureWidget(data=data, layout=layout)

def update_fig(change):
    aux_df = dolya_bag[dolya_bag['онлайн_оффлайн'].isin(change['new'])]
    with fig.batch_update():
        traces = [go.Scatter(y=aux_df.iloc[i].values[3:],
                     x=aux_df.columns[3:],
                     name=aux_df.iloc[i].name) for i in range(len(aux_df))]
#         for trace, column in zip(fig.data, [dolya_bag.iloc[i].values[3:] for i in aux_df.index]):
#             trace.x = aux_df[dolya_bag.columns[3:]]
#             trace.y = aux_df[column]

drop = w.Dropdown(options=[
    ('All', ['онлайн', 'оффлайн']),
    ('онлайн', ['онлайн']),
    ('оффлайн', ['оффлайн']),
])
drop.observe(update_fig, names='value')

display(w.VBox([drop, fig]))

print(change['new'])

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-270-4ef12269ccf2> in <module>
----> 1 print(change['new'])

NameError: name 'change' is not defined

df[:5]

	category	date	col1	col2
0	G1	2012-04-01	54	46.0
1	G1	2012-04-05	34	29.0
2	G1	2012-04-09	65	55.0
3	G1	2012-04-11	67	57.0
4	G1	2012-04-16	23	20.0

from plotly import graph_objs as go
import ipywidgets as w
from IPython.display import display
import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
df['category'] = ['G1', 'G1', 'G1', 'G1','G1', 'G1','G1', 'G2', 'G2', 'G2', 'G2', 'G2', 'G2', 'G2']
df['date'] = ['2012-04-01', '2012-04-05', '2012-04-09', '2012-04-11', '2012-04-16', '2012-04-23', '2012-04-30',
          '2012-04-01', '2012-04-05', '2012-04-09', '2012-04-11', '2012-04-16', '2012-04-23', '2012-04-30']
df['col1'] = [54, 34, 65, 67, 23, 34, 54, 23, 67, 24, 64, 24, 45, 89]
df['col2'] = round(df['col1'] * 0.85)

x  = 'date'
y1 = 'col1'
y2 = 'col2'

trace1 = {
    'x': df[x],
    'y': df[y1],
    'type': 'scatter',
    'mode': 'lines',
    'name':'col 1',
    'marker': {'color': 'blue'}
}

trace2={
    'x': df[x],
    'y': df[y2],
    'type': 'scatter',
    'mode': 'lines',
    'name':'col 2',
    'marker': {'color': 'yellow'}
}

data = [trace1, trace2]

# Create layout for the plot
layout=dict(
    title='my plot',
    xaxis=dict(
        title='Date', 
        type='date', 
        tickformat='%Y-%m-%d', 
        ticklen=5, 
        titlefont=dict(
            family='Old Standard TT, serif',
            size=20,
            color='black'
        )
    ),
    yaxis=dict(
        title='values', 
        ticklen=5,
        titlefont=dict(
            family='Old Standard TT, serif',
            size=20,
            color='black'
            )
        )

    )

# Here's the new part

fig = go.FigureWidget(data=data, layout=layout)

def update_fig(change):
    aux_df = df[df.category.isin(change['new'])]
    with fig.batch_update():
        for trace, column in zip(fig.data, [y1, y2]):
            trace.x = aux_df[x]
            trace.y = aux_df[column]

drop = w.Dropdown(options=[
    ('All', ['G1', 'G2']),
    ('G1', ['G1']),
    ('G2', ['G2']),
])
drop.observe(update_fig, names='value')

display(w.VBox([drop, fig, fig]))

data.movies()

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df['Genre_id'] = df.Major_Genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_coordinates(
    df,
    dimensions=[
        'IMDB_Rating', 'IMDB_Votes', 'Production_Budget', 'Running_Time_min',
        'US_Gross', 'Worldwide_Gross', 'US_DVD_Sales'
    ],
    color='IMDB_Rating',
    color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld)
fig.show()

---------------------------------------------------------------------------
OSError                                   Traceback (most recent call last)
~\Anaconda3\lib\urllib\request.py in do_open(self, http_class, req, **http_conn_args)
   1349             try:
-> 1350                 h.request(req.get_method(), req.selector, req.data, headers,
   1351                           encode_chunked=req.has_header('Transfer-encoding'))

~\Anaconda3\lib\http\client.py in request(self, method, url, body, headers, encode_chunked)
   1254         """Send a complete request to the server."""
-> 1255         self._send_request(method, url, body, headers, encode_chunked)
   1256 

~\Anaconda3\lib\http\client.py in _send_request(self, method, url, body, headers, encode_chunked)
   1300             body = _encode(body, 'body')
-> 1301         self.endheaders(body, encode_chunked=encode_chunked)
   1302 

~\Anaconda3\lib\http\client.py in endheaders(self, message_body, encode_chunked)
   1249             raise CannotSendHeader()
-> 1250         self._send_output(message_body, encode_chunked=encode_chunked)
   1251 

~\Anaconda3\lib\http\client.py in _send_output(self, message_body, encode_chunked)
   1009         del self._buffer[:]
-> 1010         self.send(msg)
   1011 

~\Anaconda3\lib\http\client.py in send(self, data)
    949             if self.auto_open:
--> 950                 self.connect()
    951             else:

~\Anaconda3\lib\http\client.py in connect(self)
   1416 
-> 1417             super().connect()
   1418 

~\Anaconda3\lib\http\client.py in connect(self)
    925         if self._tunnel_host:
--> 926             self._tunnel()
    927 

~\Anaconda3\lib\http\client.py in _tunnel(self)
    903             self.close()
--> 904             raise OSError("Tunnel connection failed: %d %s" % (code,
    905                                                                message.strip()))

OSError: Tunnel connection failed: 407 Proxy Authentication Required

During handling of the above exception, another exception occurred:

URLError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-174-34a0d0566d52> in <module>
      2 from vega_datasets import data
      3 import pandas as pd
----> 4 df = data.movies()
      5 df = df.dropna()
      6 df['Genre_id'] = df.Major_Genre.factorize()[0]

~\Anaconda3\lib\site-packages\vega_datasets\core.py in __call__(self, use_local, **kwargs)
    231             parsed data
    232         """
--> 233         datasource = BytesIO(self.raw(use_local=use_local))
    234 
    235         kwds = self._pd_read_kwds.copy()

~\Anaconda3\lib\site-packages\vega_datasets\core.py in raw(self, use_local)
    210             )
    211         else:
--> 212             return urlopen(self.url).read()
    213 
    214     def __call__(self, use_local: bool = True, **kwargs) -> pd.DataFrame:

~\Anaconda3\lib\urllib\request.py in urlopen(url, data, timeout, cafile, capath, cadefault, context)
    220     else:
    221         opener = _opener
--> 222     return opener.open(url, data, timeout)
    223 
    224 def install_opener(opener):

~\Anaconda3\lib\urllib\request.py in open(self, fullurl, data, timeout)
    523 
    524         sys.audit('urllib.Request', req.full_url, req.data, req.headers, req.get_method())
--> 525         response = self._open(req, data)
    526 
    527         # post-process response

~\Anaconda3\lib\urllib\request.py in _open(self, req, data)
    540 
    541         protocol = req.type
--> 542         result = self._call_chain(self.handle_open, protocol, protocol +
    543                                   '_open', req)
    544         if result:

~\Anaconda3\lib\urllib\request.py in _call_chain(self, chain, kind, meth_name, *args)
    500         for handler in handlers:
    501             func = getattr(handler, meth_name)
--> 502             result = func(*args)
    503             if result is not None:
    504                 return result

~\Anaconda3\lib\urllib\request.py in https_open(self, req)
   1391 
   1392         def https_open(self, req):
-> 1393             return self.do_open(http.client.HTTPSConnection, req,
   1394                 context=self._context, check_hostname=self._check_hostname)
   1395 

~\Anaconda3\lib\urllib\request.py in do_open(self, http_class, req, **http_conn_args)
   1351                           encode_chunked=req.has_header('Transfer-encoding'))
   1352             except OSError as err: # timeout error
-> 1353                 raise URLError(err)
   1354             r = h.getresponse()
   1355         except:

URLError: <urlopen error Tunnel connection failed: 407 Proxy Authentication Required>

df

	Title	US_Gross	Worldwide_Gross	US_DVD_Sales	Production_Budget	Release_Date	MPAA_Rating	Running_Time_min	Distributor	Source	Major_Genre	Creative_Type	Director	Rotten_Tomatoes_Rating	IMDB_Rating	IMDB_Votes	Genre_id
1064	12 Rounds	12234694.0	18184083.0	8283859.0	20000000.0	Mar 27 2009	PG-13	108.0	20th Century Fox	Original Screenplay	Action	Contemporary Fiction	Renny Harlin	28.0	5.4	8914.0	0
1074	2012	166112167.0	766812167.0	50736023.0	200000000.0	Nov 13 2009	PG-13	158.0	Sony Pictures	Original Screenplay	Action	Science Fiction	Roland Emmerich	39.0	6.2	396.0	0
1090	300	210614939.0	456068181.0	261252400.0	60000000.0	Mar 09 2007	R	117.0	Warner Bros.	Based on Comic/Graphic Novel	Action	Historical Fiction	Zack Snyder	60.0	7.8	235508.0	0
1095	3:10 to Yuma	53606916.0	69791889.0	51359371.0	48000000.0	Sep 02 2007	R	117.0	Lionsgate	Remake	Western	Historical Fiction	James Mangold	89.0	7.9	98355.0	1
1107	88 Minutes	16930884.0	32955399.0	11385055.0	30000000.0	Apr 18 2008	R	106.0	Sony Pictures	Original Screenplay	Thriller/Suspense	Contemporary Fiction	Jon Avnet	5.0	5.9	31205.0	2
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
3158	The Wrestler	26236603.0	43236603.0	11912450.0	6000000.0	Dec 17 2008	R	109.0	Fox Searchlight	Original Screenplay	Drama	Contemporary Fiction	Darren Aronofsky	98.0	8.2	93301.0	3
3181	Year One	43337279.0	57604723.0	14813995.0	60000000.0	Jun 19 2009	PG-13	97.0	Sony Pictures	Original Screenplay	Comedy	Historical Fiction	Harold Ramis	14.0	5.0	23091.0	4
3183	Yes Man	97690976.0	225990976.0	26601131.0	50000000.0	Dec 19 2008	PG-13	104.0	Warner Bros.	Based on Book/Short Story	Comedy	Contemporary Fiction	Peyton Reed	43.0	7.0	62150.0	4
3195	Zombieland	75590286.0	98690286.0	28281155.0	23600000.0	Oct 02 2009	R	87.0	Sony Pictures	Original Screenplay	Comedy	Fantasy	Ruben Fleischer	89.0	7.8	81629.0	4
3196	Zack and Miri Make a Porno	31452765.0	36851125.0	21240321.0	24000000.0	Oct 31 2008	R	101.0	Weinstein Co.	Original Screenplay	Comedy	Contemporary Fiction	Kevin Smith	65.0	7.0	55687.0	4

174 rows × 17 columns

Доля багажа

df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_with_filtrs_tickets_only.pivot_table(
    values = 'Количество проданных сегментов', 
    index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = df_TD_with_filtrs_tickets.pivot_table(
    values = 'Услуга_Багаж', 
    index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', 
    aggfunc = 'sum')

bag_kolvo = bag_kolvo.reset_index()
df_TD_good_for_nac_svod_segmts = df_TD_good_for_nac_svod_segmts.reset_index()

dolya_bag = bag_kolvo.merge(df_TD_good_for_nac_svod_segmts, 
                            how = 'left', 
                            on = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный']
                           ).set_index(['Маршрут'])
dolya_bag
for i in df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[4:]:
    dolya_bag['{}_dolya'.format(i)] = dolya_bag['{}_x'.format(i)]/dolya_bag['{}_y'.format(i)]
    
dolya_bag[:3] #= dolya_bag.iloc[:,[0,1,2,13,14,15,16,17]]

#dolya_bag = dolya_bag.reset_index()

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	21_dolya	22_dolya	23_dolya	24_dolya	25_dolya
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	51.0	29.0	54.0	40.0	11.0	537.0	582.0	685.0	539.0	538.0	0.094972	0.049828	0.078832	0.074212	0.020446
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	3.0	2.0	4.0	2.0	0.0	31.0	37.0	44.0	42.0	25.0	0.096774	0.054054	0.090909	0.047619	0.000000
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	10.0	10.0	14.0	12.0	6.0	223.0	344.0	212.0	286.0	270.0	0.044843	0.029070	0.066038	0.041958	0.022222

Средняя выручка с багажа на пассажира

income_bag = df_TD_with_filtrs_tickets.pivot_table(
    values = 'Тариф на купоне из услуг',
    index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'],
    columns = 'Неделя эксперимента', 
    aggfunc = 'sum')
income_bag = income_bag.reset_index()
dolya_bag = dolya_bag.reset_index()
income_dolya_bag = dolya_bag.merge(income_bag, 
                                   how = 'left', 
                                   on = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный']
                                  ).set_index(['Маршрут'])
for i in df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[4:]:
    income_dolya_bag['{}_mean_bag'.format(i)] = income_dolya_bag[i]/income_dolya_bag['{}_y'.format(i)]
income_dolya_bag[:3]

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	21_dolya	22_dolya	23_dolya	24_dolya	25_dolya	21	22	23	24	25	21_mean_bag	22_mean_bag	23_mean_bag	24_mean_bag	25_mean_bag
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	51.0	29.0	54.0	40.0	11.0	537.0	582.0	685.0	539.0	538.0	0.094972	0.049828	0.078832	0.074212	0.020446	108567.5	64681.0	114260.0	86278.5	22792.5	202.174115	111.135739	166.802920	160.071429	42.365242
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	3.0	2.0	4.0	2.0	0.0	31.0	37.0	44.0	42.0	25.0	0.096774	0.054054	0.090909	0.047619	0.000000	6900.0	5000.0	9600.0	4000.0	0.0	222.580645	135.135135	218.181818	95.238095	0.000000
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	10.0	10.0	14.0	12.0	6.0	223.0	344.0	212.0	286.0	270.0	0.044843	0.029070	0.066038	0.041958	0.022222	20897.0	21394.0	35198.5	27796.0	13099.0	93.708520	62.191860	166.030660	97.188811	48.514815

Средняя наценка

nac_tarif = df_TD_with_filtrs_tickets_only.pivot_table(
    values = 'Наценка', 
    index = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный'], 
    columns = 'Неделя эксперимента', 
    aggfunc = 'sum')

income_dolya_bag = income_dolya_bag.reset_index()
nac_tarif = nac_tarif.reset_index()

income_dolya_bag_nac = income_dolya_bag.merge(nac_tarif, 
                                   how = 'left', 
                                   on = ['Маршрут','онлайн_оффлайн','букинг_регистрация','Московский_Региональный']
                                  ).set_index(['Маршрут'])

for i in df_TD_good_for_nac_svod_segmts.columns[4:]:
    income_dolya_bag_nac['{}_mean_nac'.format(i)] = income_dolya_bag_nac.iloc[:,i+7]/income_dolya_bag_nac.iloc[:,i-13]

income_dolya_bag_nac[:3]

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	21_dolya	22_dolya	23_dolya	24_dolya	25_dolya	21_x	22_x	23_x	24_x	25_x	21_mean_bag	22_mean_bag	23_mean_bag	24_mean_bag	25_mean_bag	21_y	22_y	23_y	24_y	25_y	21_mean_nac	22_mean_nac	23_mean_nac	24_mean_nac	25_mean_nac
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	51.0	29.0	54.0	40.0	11.0	537.0	582.0	685.0	539.0	538.0	0.094972	0.049828	0.078832	0.074212	0.020446	108567.5	64681.0	114260.0	86278.5	22792.5	202.174115	111.135739	166.802920	160.071429	42.365242	183000.0	241250.0	244500.0	235625.0	226125.0	340.782123	414.518900	356.934307	437.152134	420.306691
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	3.0	2.0	4.0	2.0	0.0	31.0	37.0	44.0	42.0	25.0	0.096774	0.054054	0.090909	0.047619	0.000000	6900.0	5000.0	9600.0	4000.0	0.0	222.580645	135.135135	218.181818	95.238095	0.000000	9000.0	13125.0	12000.0	5500.0	8625.0	290.322581	354.729730	272.727273	130.952381	345.000000
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	10.0	10.0	14.0	12.0	6.0	223.0	344.0	212.0	286.0	270.0	0.044843	0.029070	0.066038	0.041958	0.022222	20897.0	21394.0	35198.5	27796.0	13099.0	93.708520	62.191860	166.030660	97.188811	48.514815	111875.0	169660.0	148815.0	188175.0	182650.0	501.681614	493.197674	701.957547	657.954545	676.481481

df_main_kpi = income_dolya_bag_nac[['онлайн_оффлайн', 
                                    'букинг_регистрация', 
                                    'Московский_Региональный', 
                                    '21_dolya','22_dolya', '23_dolya', '24_dolya', '25_dolya', 
                                    '21_mean_bag', '22_mean_bag', '23_mean_bag', '24_mean_bag', '25_mean_bag', 
                                    '21_mean_nac', '22_mean_nac', '23_mean_nac', '24_mean_nac', '25_mean_nac']]
df_main_kpi

Неделя эксперимента	онлайн_оффлайн	букинг_регистрация	Московский_Региональный	21_dolya	22_dolya	23_dolya	24_dolya	25_dolya	21_mean_bag	22_mean_bag	23_mean_bag	24_mean_bag	25_mean_bag	21_mean_nac	22_mean_nac	23_mean_nac	24_mean_nac	25_mean_nac
Маршрут
AAQ-AER	онлайн	букинг	региональный	0.094972	0.049828	0.078832	0.074212	0.020446	202.174115	111.135739	166.802920	160.071429	42.365242	340.782123	414.518900	356.934307	437.152134	420.306691
AAQ-AER	онлайн	регистрация	региональный	0.096774	0.054054	0.090909	0.047619	0.000000	222.580645	135.135135	218.181818	95.238095	0.000000	290.322581	354.729730	272.727273	130.952381	345.000000
AAQ-AER	оффлайн	букинг	региональный	0.044843	0.029070	0.066038	0.041958	0.022222	93.708520	62.191860	166.030660	97.188811	48.514815	501.681614	493.197674	701.957547	657.954545	676.481481
AAQ-AER	оффлайн	регистрация	региональный	0.000000	0.000000	0.025641	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	58.974359	0.000000	0.000000	272.727273	103.448276	528.846154	419.117647	441.176471
AAQ-HMA	онлайн	букинг	региональный	0.050000	0.042802	0.036585	0.086420	0.063492	137.470833	106.964981	85.334329	166.580247	142.798889	1619.375000	1894.747082	1741.920732	1565.432099	2163.888889
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
USK-VKO	оффлайн	регистрация	московский	0.021739	0.000000	0.078947	0.021739	0.039216	60.869565	0.000000	205.263158	76.086957	103.921569	2314.673913	2047.847826	2823.421053	2273.260870	2498.627451
VIE-VKO	онлайн	букинг	московский	NaN	0.000000	0.000000	NaN	NaN	NaN	0.000000	0.000000	NaN	NaN	NaN	900.000000	1125.000000	NaN	NaN
VIE-VKO	оффлайн	букинг	московский	NaN	NaN	0.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	750.000000	NaN	NaN
VKO-ZNZ	онлайн	букинг	московский	NaN	NaN	0.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	1890.000000	NaN	NaN
VKO-ZNZ	оффлайн	букинг	московский	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000000

645 rows × 18 columns

income_dolya_bag_nac.columns

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-dac8f6e34847> in <module>
----> 1 income_dolya_bag_nac.columns

NameError: name 'income_dolya_bag_nac' is not defined